Журнал Современные проблемы науки и образования 2070-7428 Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания" ART-12111 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МОДУЛЬ АНАЛИЗА ДИСПЕТЧЕРСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ПРОМЫШЛЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ Почепина А.Г. Pochepina A.G. pochepina@yandex.ru ГОУ ВПО «Ульяновский Государственный университет» The Ulyanovsk State University, Ulyanovsk 18 01 2014 1 233 233 This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license. https://science-education.ru/ru/article/view?id=12111

В статье рассматриваются проблемы управления производством, ключевой из которых является плохая связанность управляющих и производственных структур. Подобную проблему предлагается решить с помощью внедрения комплексной системы управления производством, которая состоит из трех компонентов: системы диспетчирования производства, интеллектуального модуля анализа диспетчерской информации и системы поддержки принятия решений. Система диспетчирования производством предназначена для формирования и наполнения базы данных диспетчерской информацией в режиме реального времени; интеллектуальный модуль преобразует базу данных в базу знаний, используя анализ данных на основе технологии Data Mining; система поддержки принятия решений использует полученную базу знаний для оповещения руководства об узких местах в производстве и о возможных вариантах их дальнейшей ликвидации.

The article discusses the problems of production management, the key of which is the poor connectivity of control and industrial structures. This problem is proposed to resolve by introducing an integrated production management system, which consists of three components: production scheduling system, intelligent module of supervisory reports analysis and a decision support system. Production scheduling system is designed to form and content databases dispatch information in real-time mode; intelligent module converts the database to the knowledge base by analyzing the data based on the Data Mining technology; decision support system uses this knowledge base to inform management about bottlenecks and the options eliminate them.

 Data Mining система поддержки принятия решений (СППР) система управления производством Mining decision support system (DSS) production control system

1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб. : БХВ – Петербург. – С. 67-68.

2. Гаврилова Т.А. Инженерия знаний // Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под ред. Б.З. Мильнера. - М. : ИНФРА-М, 2009. – С. 214-216.

3. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект : конспект лекций. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2004. – С. 136-137.

4. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект: современный подход. - 2-е изд. / пер. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. – С. 37-39.

5. Pochepina A. Intelligent technology management // Applied Sciences and technologies in the United States and Europe: common challenges and scientific findings, proceedings of the 1st International scientific conference. Cibunet Publishing. - New York, USA. - 2013. - P. 222-223.

6. Maimon O., Rokach L. (Eds.) Data Mining and knowledge discovery. Handbook. - 2nd edition, Springer Science, Business Media. - 2010. - P. 2-5.