ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ: ІНТЕГРАЦІЯ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ З ЕЛЕМЕНТАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Стаття розглядає практичні аспекти інтеграції існуючих систем моніторингу промислової інфраструктури з компонентами штучного інтелекту в умовах реального виробництва. Розроблено гібридну архітектуру на базі Prometheus та Thanos з доповненням спеціалізованих AI-модулів для аналізу виробничих даних. Запропоновано модифіковані підходи до виявлення аномалій із використанням адаптивного алгоритму ізоляційного лісу, систему предиктивного обслуговування на основі LSTM нейронних мереж з механізмом уваги та модуль оптимізації параметрів через Soft Actor-Critic. Експериментальна валідація на реальному підприємстві протягом восьми місяців продемонструвала зменшення незапланованих простоїв на 32-41%, підвищення загальної ефективності обладнання на 15-21% та покращення точності виявлення аномалій до F1-міри 0.87-0.92.