Development of an Intelligent System for Precedent-Based Decision Support of a Steelmaking Plant for Operational Planning
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-2-453-465Keywords:
operational planning of steelmaking, decision support system, precedent, neural network model, planning, optimizationAbstract
The problem presented in the article concerns the operational planning of steelmaking production. The analysis of the production enterprise of the system approach is presented and the situational approach is applied to solve the problem of shift planning. The authors present an intelligent decision support system designed for planning steelmaking production operations. In the conditions of steelmaking production, precedent search models and efficient systems of product rules have been developed, which provide an opportunity to adapt the found precedents to the current situation with high accuracy and speed. Reducing the time costs of unit downtime and equipment changeovers during a work shift favorably increases steel productivity, providing additional output.
Downloads
References
Боева Л.М., Коврижных О.А. 2021 Оперативная корректировка производственных планов с использованием технологий и алгоритмов гибких производственных систем. Экономика. Информатика. 48 (4): 802–809. DOI 10.52575/2687-0932-2021-48-4-802-809.
Варшавский П.Р. 2008. Механизмы правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (накопленного опыта) для систем экспертной диагностики. Труды 11-ой национальной конференции по ИИ с международным участием (КИИ-2008, г. Дубна, Россия). В 3-х т., Т. 2. М: ЛЕНАНД:106–113.
Глухих И.Н., Никифоров Д.В. 2019. Разработка процесса принятия решений при моделировании и проектировании месторождений углеводородов на основе вывода по прецедентам. Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании: материалы VIII Международной научно-технической конференции; отв. ред. О. Н. Кузяков. Тюмень: ТИУ:17–21.
Городилов А.Б. 2010. Адаптивное управление наукоемким производством на основе прецедентов. Материалы XXX Российской школы по проблемам науки и технологий, посвященной
-летию Победы «Наука и технологии». Екатеринбург: УрО РАН: 260–264.
Еремеев А.П., Варшавский П.Р., Поляков С.А. 2021. Программная реализация модуля анализа данных на основе прецедентов для распределенных интеллектуальных систем. Программные продукты и системы. 3:381–389.
Иванов И.Г. 2020. Поддержка принятия решений в процессе испытаний перспективных космических средств на основе прецедентов. Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 175 (2): 51–56.
Иванов И.Г., Зубков Г.А. 2020. Модель адаптивной системы диагностирования бортовой аппаратуры космического аппарата на основе искусственной нейронной сети и прецедентов. Цифровизация и глобализация мировой науки и техники: новые исследовательские методы и подходы. Материалы V Международной научно-практической конференции: 25–28.
Карпов Л.Е., Юдин В.Н. 2007. Адаптивное управление по прецедентам, основанное на классификации состояний управляемых объектов. Труды ИСП РАН. 2:37–58.
Кочкин Г.А., Кочкина В.Р., Голубкин И.А. 2013. Проблемы рассуждений по прецедентам, детализации, интеграции и оценки схожести прецедентов. Инженерный вестник Дона. 4 (27), с. 107.
Кулида Е.Л. 2012. Формирование траектории движения объекта на основе прецедентов. Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН. 2: 321–322.
Кушников В.А., Богомолов А.С., Иващенко В.А., Селютин А.Д., Резчиков А.Ф., Кушникова Е.В., Марков А.И. 2023. Задача идентификации производственных ситуаций в системах управления производственными процессами авиаремонтного предприятия Мехатроника, автоматизация, управление. 24 (9): 451–461.
Поспелов Д.А. 1986. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. Гл.ред.изд.физ.-мат. лит., 288 с.
Klaus Dieter Althof, Eric Auriol, Ralph Barlette, Michel Manago. 1995. A Review of Industrial Case-Based Reasoning Tools, A1 Intelligence.
Sankar K. Pal, Simon C.K. Shiu. 2004. Foundations of Soft Case-Based Reasoning. New Jersey: Wiley, 344 p.
Tsukanov M.A., Kovrizhnykh O.A. 2020. The Need to Ensure Stability of the Schedule of Complex-Structured Productions. Proceedings – 2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA: Virtual, Lipetsk: 735–739. DOI 10.1109/SUMMA50634.2020.9280680.
Abstract views: 100
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
