Статті КУА (ДМетІ)

Permanent URI for this collection

http://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/16496

Browse

Browsing Статті КУА (ДМетІ) by Subject "artificial intelligence"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Логістичний підхід до оцінки ризиків металургійного підприємства з використанням штучного інтелекту
    (Видавничий дім «Інтернаука», Київ, 2024) Козенков, Дмитро Євгенович; Каут, Ольга Вікторівна
    UKR: Вступ. Останнім часом у вітчизняній і закордонній практиці стала популярною логістична концепція управління промисловим підприємством. Потреба у використанні логістики на підприємствах пов’язана із еволюцією процесу управління та особливостями виробничих процесів промислових підприємств. Особливої актуальності це набуває в умовах кризи, коли промислове підприємство повинно так організовувати свою діяльність, щоб мінімізувати ризики, збитки та витрати, що пов’язано з процесами виробництва, обслуговування, транспортування. Застосування штучного інтелекту цими сферами – питання актуальне, але неоднозначне. Використання штучного інтелекту з метою мінімізації ризиків функціонування підприємств України набуває особливого значення в сучасних умовах. Відповідно до суспільних очікувань, воєнний стан має в перспективі перейти в повоєнний період, що робить актуальною вже зараз потребу в коригуванні підходів до управління ризиками. Особливо це стосується підприємств, що переорієнтовуються на воєнні рейки. Мета. Метою дослідження є розкриття концептуальних підходів до інтеграції штучного інтелекту в управління ризиками мікрологістичної системи металургійного підприємства. Матеріали і методи. Матеріалами дослідження є положення економічної теорії, наукові праці вітчизняних і зарубіжних учених щодо питань управління ризиками, оцінці технічних ризиків і їх впливу на результати роботи підприємств, аналізу і прогнозування можливих збитків. В процесі здійснення дослідження було використано наступні наукові методи: експертних оцінок, нечіткої логіки, теоретичного узагальнення та групування (для оцінки ризиків і їх впливу на економічні наслідки, а також визначення виділення різних факторів ризику, ризикових подій та економічних наслідків а також для групування методів оцінки ризиків за певними ознаками. Результати. Потреба у використанні логістики на підприємствах пов’язана із еволюцією процесу управління та особливостями виробничих процесів промислових підприємств. Актуальною проблемою є узгодження інформації між учасниками логістичних ланцюжків. Не завжди можна переконатися в якості і достовірності отриманої інформації. Часто інформація має суб'єктивний характері і залежить від особистого сприйняття співробітника. Концепція виштовхуючої логістики (а саме така використовується переважною більшістю металургійних підприємств), заснована на визначенні потреби клієнта в логістичних послугах і максимально швидкому їх задоволенню відповідно до своїх можливостей. Спеціалізовані інформаційні системи для спостереження за ситуацією на ринку, які дозволяють самостійно сканувати інформаційні ресурси конкурентів, зможуть обробляти отриману інформацію в автоматичному режимі і здатні до самонавчання, зможуть працювати з нечіткими вхідними даними і дозволять як мінімум отримати інформаційну підтримку при прийнятті управлінні. максимум – автоматизувати ухвалення рішень. Система управління ризиками на металургійних підприємствах, що формується на основі логістичного підходу, орієнтована на інтеграцію політики управління ризиками в усіх виробничих ланках від одиничних об’єктів ризиків до мікрологістичної системи в цілому з оцінкою та прогнозуванням можливих збитків за всіма елементами логістичного ланцюга. До розвитку системи управління ризиками мікрологістичної системи веде застосування інтелектуальних інформаційних систем. В логістиці всі інформаційні повідомлення, що передаються горизонтальними зв'язками, упаковуються в дискретні інформаційні повідомлення, що складаються з двох блоків. У службовому блоці повідомлення передаються дані, необхідні маршрутизації та управління потоками, розрахунку вагових коефіцієнтів потоку (і навіть об'єкта чи параметра), дані подальшого навчання нейронної мережі тощо. Доведено, що застосування штучного інтелекту дозволить використовувати власні ретроспективні дані для навчання нейронної мережі, яка забезпечуватиме інформаційні повідомлення відповідними метаданими, необхідними для формування параметрів логістичних потоків та вироблення способів усунення логістичних бар'єрів тощо. Перспективи. В подальших наукових дослідженнях пропонується зосередити увагу на порядку впровадження штучного інтелекту в систему моніторингу ризиків промислового підприємства, а також розробки відповідної методики їх аналізу. Це надасть змогу покращити методику та організацію управління ризиками промислового підприємства.
  • Thumbnail Image
    Item
    Штучний інтелект для трансформації бізнес-процесів
    (Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Шпортько, Ганна Юріївна; Дєдик, Д. Г.
    UKR: Досліджено способи, якими штучний інтелект трансформує бізнес-процеси. Розглянуто декілька інструментів штучного інтелекту щодо для автоматизації рутинних завдань у бізнесі, для аналітики та передбачення та для управління ризиками та безпекою. Показано що використання ШІ допомагає підприємствам стати більш конкурентоспроможними.