ПОБУДОВА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ СМАРТ-ПІДПРИЄМСТВА З ВИКОРИСТАННЯМ СЛАБКИХ СИГНАЛІВ

Ivan Tsmots, Hanna Nazarkevych

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 прогнозування

Повний текст:

PDF

Посилання


  1. Andrews T., Curbera F., Dholakia H., Goland Y., Klein J., Leymann F., Weerawarana S. Business process execution language for web services. 2003.
  2. Гребенович С. О., Сініцина Р. Б. Прогнозування рівнів майбутніх продажів для систем планування ресурсів підприємств / NaUKMA Research Papers. Computer Science, 3, 2020.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. Brohet M., Regazzoni F. A Survey on Thwarting Memory Corruption in RISC-V. ACM Computing Surveys, 2023.
  11. Лутава Я. Л. Підвищення ефективності системи управління підприємством, 2023.
  12. Рагозін А. Формування системи управління" розумного підприємства", 2023.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.