Библиографическое описание:Трифонов, П. В. Применение моделей машинного обучения и больших данных для повышения эффективности и инновационного развития промышленных предприятий / П. В. Трифонов. - (Автоматизация управления производством). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2024. - № 12. - С. 59-66. - Библиогр.: с. 66 (15 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.
Аннотация:Исследуется потенциал применения моделей машинного обучения и технологий больших данных для повышения эффективности и инновационного развития промышленных предприятий. На основе критического анализа релевантной литературы и синтеза теоретических подходов выявлены ключевые тренды и пробелы в исследованиях. Предложена оригинальная методология, интегрирующая методы глубокого обучения, извлечения знаний из данных и предиктивной аналитики. Эмпирическая база включает массивы сенсорных, операционных и бизнес-данных (N = 5, 6 млн записей) с 12 предприятий 5 отраслей за 2019-2023 гг. Выявлены статистически значимые (p
Ключевые слова:Data-Driven Manufacturing, Четвертая промышленная революция, большие данные, инновационное развитие, интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, критический анализ, машинное обучение, повышение эффективности, предиктивная аналитика, промышленные предприятия, технологии больших данных, управленческие процессы, фреймворк, цифровизация производства
Рубрики:Радиоэлектроника, Искусственный интеллект. Экспертные системы, Экономика, Экономика промышленности в целом / 2019-2023 гг.
