ПОБУДОВА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ СМАРТ-ПІДПРИЄМСТВА З ВИКОРИСТАННЯМ СЛАБКИХ СИГНАЛІВ
Анотація
Розроблено систему управління смарт підприємства. Для підвищення конкурентоспроможності підприємства, будуємо управління, яке базується на використанні слабких сигналів, що дасть можливість гнучко і оперативно керувати підприємством. Побудовано чотирьохрівневу структуру підприємства, яка базується на зборі даних та управлінні виконавчими механізмами, контролю та управління технологічними процесами; управлінні виробництвом, управлінні підприємством. Адаптивне управління з використанням слабких сигналів полягає в короткотерміновому прогнозуванні управління. Адаптивне управління смарт-підприємством орієнтоване на роботу в умовах зростання нестабільності зовнішнього середовища та передбачає використання слабких сигналів для виявлення додаткових шансів, нарощування запасу гнучкості, збільшення часового ресурсу на прийняття і реалізацію відповідних мір на загрози.
Keywords: смарт-підприємство, адаптивне управління, короткотермінове прогнозуванняПовний текст:
PDFПосилання
- Andrews T., Curbera F., Dholakia H., Goland Y., Klein J., Leymann F., Weerawarana S. Business process execution language for web services. 2003.
- Гребенович С. О., Сініцина Р. Б. Прогнозування рівнів майбутніх продажів для систем планування ресурсів підприємств / NaUKMA Research Papers. Computer Science, 3, 2020.
- Кулажський В. І., Берестов Д. С., Кульчицький О. С. Криптографічний захист інформаційних ресурсів в ERP-системі. // Збірник наукових праць Центру воєнно-стратегічних досліджень Національного університету оборони України імені Івана Черняховського, (3), 2014. C.50-53.
- Ящишина І. Суть та особливості смарт-підприємств (Nature and features of smart factory) // Наукові записки Національного університету «Острозька академія». Серія «Економіка»: науковий журнал, №11 (39)), 2018. С.14-18.
- Цмоць І. Г., Стрямець С. П., Зербіно Д. Д. Багаторівнева система управління технологічними процесами. // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки, № 4, 2016. С.139-145.
- Dolmeta A., Mirigaldi M., Martina M., Masera G. Implementation and integration of Keccak accelerator on RISC-V for CRYSTALS-Kyber // In Proceedings of the 20th ACM International Conference on Computing Frontiers, 2023, May. Рp. 381-382.
- Kundu S., Hossain M., Mandal S. (2023). Modeling of silicon microring resonator-based programmable logic device for various arithmetic and logic operation in Z-domain // Optical and Quantum Electronics, № 55(2), P.175.
- Beerepoot I., Di Ciccio, C., Reijers H. A., Rinderle-Ma S., Bandara W., Burattin A., Zerbato F. (2023). The biggest business process management problems to solve before we die // Computers in Industry, 146, 103837.
- Rusch M., Schöggl J. P., Baumgartner R. J. Application of digital technologies for sustainable product management in a circular economy: A review. Business Strategy and the Environment, 32(3), 2023, P.1159-1174.
- Brohet M., Regazzoni F. A Survey on Thwarting Memory Corruption in RISC-V. ACM Computing Surveys, 2023.
- Лутава Я. Л. Підвищення ефективності системи управління підприємством, 2023.
- Рагозін А. Формування системи управління" розумного підприємства", 2023.
- Teslyuk V., Tsmots I., Teslyuk T., Kazymyra I. Methods for the Efficient Energy Management in a Smart Mini Greenhouse. Computers, Materials & Continua, 70(2), 2022.
- Nazarkevych H., Nazarkevych M., Kostiak M., Pavlysko A. Designing an Information System to Create a Product in Terms of Adaptation // Developments in Information and Knowledge Management Systems for Business Applications: Volume 7 (pp. 153-169). Cham: Springer Nature Switzerland, 2023.
- Nazarkevych H., Tsmots I., Nazarkevych M., Oleksiv N., Tysliak A., Faizulin O. Research on the effectiveness of methods adaptive management of the enterprise's goods sales using machine learning methods // 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 2022, November, Pp. 539-542. IEEE.
- Назаркевич М., Назаркевич Г. (2023). Адаптивний метод управління підприємством на основі нейронних мереж. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, (1), 93-99.
DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.24.6
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.