Prospects for the implementation of neural networks and artificial intelligence in industrial production Sopina Natalya Vladimirovna

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Název: Prospects for the implementation of neural networks and artificial intelligence in industrial production Sopina Natalya Vladimirovna
Zdroj: Journal of Monetary Economics and Management. :222-227
Informace o vydavateli: Center for the Development of Education and Science, 2023.
Rok vydání: 2023
Témata: искусственный интеллект, промышленное производство, эффективность, оптимизация, будущее, нейросети
Popis: татья "Перспективы внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленном производстве" исследует роль нейросетей и искусственного интеллекта в современной промышленности и их потенциал для оптимизации производственных процессов. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях открывает перспективы для значительного улучшения производительности, эффективности и конкурентоспособности. Основные преимущества внедрения нейросетей и искусственного интеллекта включают повышение эффективности производственных процессов, снижение издержек и улучшение качества продукции. Нейросети и искусственный интеллект находят применение в контроле и управлении производственными процессами, прогнозировании спроса и управлении цепями поставок, оптимизации производственных операций, контроле качества продукции и автоматизации производственных задач. Однако, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта также сталкивается с вызовами и препятствиями, включая недостаток квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и сложности интеграции существующих систем. Несмотря на это, справляясь с вызовами и преодолевая препятствия, предприятия смогут воспользоваться преимуществами нейросетей и искусственного интеллекта. Будущее внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях обещает развитие технологий, сотрудничество между искусственным интеллектом и людьми и дальнейшее улучшение производственных процессов. Применение инновационных технологий, таких как распределенные системы и облачные вычисления, также будет способствовать эффективной работе предприятий и повышению производительности.
Druh dokumentu: Article
Jazyk: Russian
ISSN: 2782-4586
DOI: 10.26118/2782-4586.2023.78.70.032
Přístupové číslo: edsair.doi...........bce76bb57a2b00290c0e8f0303e86b8d
Databáze: OpenAIRE
Popis
Abstrakt:татья "Перспективы внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленном производстве" исследует роль нейросетей и искусственного интеллекта в современной промышленности и их потенциал для оптимизации производственных процессов. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях открывает перспективы для значительного улучшения производительности, эффективности и конкурентоспособности. Основные преимущества внедрения нейросетей и искусственного интеллекта включают повышение эффективности производственных процессов, снижение издержек и улучшение качества продукции. Нейросети и искусственный интеллект находят применение в контроле и управлении производственными процессами, прогнозировании спроса и управлении цепями поставок, оптимизации производственных операций, контроле качества продукции и автоматизации производственных задач. Однако, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта также сталкивается с вызовами и препятствиями, включая недостаток квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и сложности интеграции существующих систем. Несмотря на это, справляясь с вызовами и преодолевая препятствия, предприятия смогут воспользоваться преимуществами нейросетей и искусственного интеллекта. Будущее внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях обещает развитие технологий, сотрудничество между искусственным интеллектом и людьми и дальнейшее улучшение производственных процессов. Применение инновационных технологий, таких как распределенные системы и облачные вычисления, также будет способствовать эффективной работе предприятий и повышению производительности.
ISSN:27824586
DOI:10.26118/2782-4586.2023.78.70.032