Моделі машинного навчання для аналізу ефективності виробництва та логістики готового бетону - Бугаєвський, М. С.; Петренко, Ю. А.; Buhaievskyi, Mikhailo; Petrenko, Yuri (Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2025)
У статті подано аналіз проблем та особливостей створення цифрових двійників у виробництві та логістиці бетонних заводів. Одну з голових функцій у цьому процесі здійснює застосування методів штучного інтелекту та машинного навчання для покращення роботи з планування, управління й оптимізації в ланцюзі постачання готового бетону. Розглядаються напрями застосування методів і засобів штучного інтелекту та машинного навчання у виробництві та логістиці бетонних підприємств. Запропоновано схему інформаційної технології цифрового двійника для планування й управління виробництвом і логістикою бетонних підприємств. Досліджуються моделі машинного навчання для аналізу ефективності логістики готового бетону в реальному часі, які враховують параметри системи управління замовленнями, IoT-платформи та системи маршрутизації, що дозволяє підвищити ефективність предиктивної аналітики логістики готового бетону.
Machine Learning Models for Analyzing the Efficiency of Ready-Mixed Concrete Production and Logistics
Keywords: бетонні заводи; готовий бетон; логістика; планування виробництва та логістики; цифрові двійники; інтернет речей; оптимізація; імітаційне моделювання; машинне навчання; concrete plants; ready-mixed concrete; logistics; production and logistics planning; digital twins; Internet of Things; optimization; simulation modeling; machine learning; 004.85; 10.30977/BUL.2219-5548.2025.109.0.48