PROFILE
В монографии “Интеллектуальные системы для промышленных предприятий. Технологии умных фабрик и прогнозируемое обслуживание” приведен комплексный анализ ключевых мировых трендов, определяющих траекторию цифровой трансформации промышленности на ближайшее десятилетие; сформирован перечень приоритетных производственных задач автоматизации во взаимосвязи с современными технологиями и технологиями искусственного интеллекта в условиях перехода от концепции цифровой экономики к экономике данных. Выполнен анализ возможности интеграции искусственного интеллекта с системами управления производством, управления активами предприятия, планирования ресурсов, управления качеством продукции, управления техническим обслуживанием.
Представлены базовая математическая модель снижения неопределенности данных, поступающих с периферийных устройств (датчиков, шлюзов и др.) промышленного Интернета вещей и обрабатываемых в системах прогнозируемого обслуживания и пример программы машинного обучения «EUS Model 1 PdM/Exp», реализующей базовый алгоритм поддержки принятия решений для промышленных автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания.
Для широкого круга читателей; будет также полезна руководителям предприятий.
***
Издание доступно в электронном виде по адресу: https://press.bmstu.ru/catalog/item/8655/
Рецензенты:
- заместитель директора по научной работе Института автоматики и процессов
управления ДВО РАН, д-р техн. наук, чл.-корр. РАН В.В. Грибова; - профессор кафедры «Вычислительная техника» филиала ФГБОУ ВО «НИУ
«МЭИ» в г. Смоленске, Президент Российской ассоциации искусственного
интеллекта, д-р техн. наук В.В. Борисов; - профессор кафедры «Технологии приборостроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана,
д-р техн. наук А.Г. Гудков; - профессор кафедры «Автоматизированные системы управления» РГУ нефти
и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, д-р техн. наук Ю.П. Степин.
***
Для цитирования: Чесалов, А. Ю. Интеллектуальные системы для промышленных предприятий. Технологии умных фабрик и прогнозируемое обслуживание : монография / А. Ю. Чесалов. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2026. — 233, [1] с. : ил. ISBN 978-5-7038-6747-1