Программные продукты и системы

Переход на технологический уклад четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0) подразумевает массовое внедрение цифровых решений на всех этапах жизненного цикла сложных киберфизических систем, характеризующихся сложностью протекающих в них взаимосвязанных процессов, многомасштабностью применяемых моделей, разной структурированностью стоящих перед ними задач. Предполагается, что трансформация производственных процессов будет идти в направлении внедрения искусственного интеллекта, роботов, имплантированных технологий, взаимодействующих и координирующих машин, систем автономного решения проблем, 3D-печати и других.

Отмеченным трансформациям способствует активное внедрение в производственные процессы интернета вещей (Internet of Things, IoT) и пятого поколения мобильной связи, действующей на основе стандартов телекоммуникаций 5G/IMT-2020. Такие сети значительно повышают пропускную способность по сравнению с технологиями 4G и делают возможным надежный обмен данными между устройствами (device-to-device). Это приводит к лавинообразному росту объемов технологической информации, только 5 % которой используется организациями для повышения операционной эффективности, что, безусловно, инспирирует производственный менеджмент совершенствовать информационное обеспечение технологических процессов для поддержания конкурентного преимущества.

При реализации такого совершенствования необходимо учитывать иерархическую структуру информационных систем на крупных предприятиях, обеспечивающую стратифика-цию решаемых задач, начиная от самого нижнего уровня обработки контрольно-измерительной информации и управления отдельными участками технологического процесса и заканчивая рекомендательными системами на уровне высшего менеджмента. Однако такая структура организации информационного пространства предприятия требует от разработчиков информационных систем на каждом уровне иерархии осуществлять формирование стека (набора) технологий, позволяющего наиболее эффективно решать стоящие на этих уровнях задачи. Применение в современных киберфизических системах промышленного интернета вещей (Industrial IoT) также способствует генерации огромных объемов данных, поэтому для их обработки и анализа создан стек технологий больших данных (Big Dada), включающий широкий спектр интеллектуальных методов, в том числе машинного обучения (Machine Learning, ML).

Подробное описание дается в статье «Программа формирования стека методов искусственного интеллекта при решении прикладных задач», авторы Пучков А.Ю., Лобанева Е.И., Василькова М.А. (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, г. Смоленск).