Приведены определения микросистемной авионики, малоразмерных беспилотных летательных аппаратов и дана характеристика решаемых ими задач и проблемных вопросов проектирования. Изложена предметная область микросистемной авионики: принципы построения систем управления малоразмерными беспилотными летательными аппаратами и основы динамики их полета; принципы построения и законы управления автопилотов; датчики, применяемые в микросистемной авионике; системы ориентации и навигации и рулевой привод. Каждый раздел завершается контрольными вопросами.
Для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Приборостроением «Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации» направлений подготовки «Приборостроение», «Автоматизация и управление» и др., а также может быть полезна магистрантам, аспирантам и инженерно-техническим работникам.
В статье обсуждаются основные идеи книги Ф. Паскуале «Новые законы робототехники: апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта». В своей работе Паскуале активно использует накопленный за долгие годы опыт осмысления процессов цифровизации, предлагая рассматривать переход к новым формам экономики не как неизбежную катастрофу, а как открытие широчайшего спектра возможностей для людей, готовых интегрировать новейшие технологии в свою жизнь. В книге предлагаются законы робототехники, дополняющие классические постулаты А. Азимова, и очерчиваются контуры новой парадигмы для понимания научно-технологического развития. В её основе лежит идея синтеза экспертного знания человека с вычислительной мощностью машины. Паскуале отмечает, что, хотя развитие искусственного интеллекта и робототехники потребует масштабных реформ социально-экономической системы, итогом их вполне может стать не вытеснение людей с рынка труда, а скорее превращение машин в помощников для человеческой работы. Достижение такой цели, подчёркивает Паскуале, необходимо требует, чтобы у цифровизации и роботизации были не столько технологические, сколько правовые и культурные ограничения, направляющие её ход. В таком случае внедрение искусственного интеллекта станет фактором, повышающим ценность человеческой экспертизы, вместо того чтобы закончиться перекраиванием экономики в интересах крупных корпораций и технократических элит.
Изложены основные функции и структура АСУТП, дано понятие об УВМ как базовом элементе АСУТП. Большое внимание уделено описанию информационных процессов в АСУТП: двоичному кодированию, передаче информации по каналам связи, организации обмена информацией. Рассмотрены вопросы моделирования технологических процессов как объектов автоматического управления. Центральное место в учебном пособии отведено разработке алгоритмов управления, являющихся базой для составления управляющих программ АСУТП. Рассмотрены методы синтеза алгоритмов стабилизации управляющих параметров, управления технологическими циклами и автоматической оптимизации технологических процессов, а также особенности проектирования АСУТП.
Для студентов высших учебных заведений.
В монографии рассматривается применение системного интегрированного подхода к управлению качеством продукции на основе интеллектуальных технологий в едином информационном пространстве предприятия, сочетающего преимущества классического системного подхода и процесса интеграции информационных и технологических потоков, охватывающего этапы жизненного цикла продукции. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения экспертных систем поддержки принятия решения для контроля, диагностирования и выбора режима резания для токарных и шлифовальных автоматических станочных модулей и станков с ЧПУ. Экспертные системы являются встроенными для отечественных станков или автономными для зарубежных, причем в обоих случаях они связаны с системой мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
Монография содержит результаты научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, посвященных раскрытию и математическому описанию внутренних процессов ВЧ воздействия на полимеры и другие неметаллические материалы, а также технологической последовательности создания автоматизированной системы управления электротермической обработки на основе использования автоматизированной системы научных исследований.
Предназначена для ученых и преподавателей технических специальностей, специалистов по автоматизации и управлению технологическим процессами, заинтересованных в исследованиях и совершенствовании функционирования технологий электротермической обработки полимерных и композитных материалов. Будет также интересна для докторантов, аспирантов, магистрантов, студентов и слушателей, обучающихся по направлениям «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами», «Технология машиностроения».
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения гибридной интеллектуальной системы для идентификации дефектов шлифованных дорожек качения колец подшипников на основе применения теории распознавания образов с использованием вейвлет-преобразований сигналов вихретокового датчика и нейронных сетей, а также приводятся результаты использования интеллектуальных технологий при интеграции «технологического уровня» единого информационного пространства предприятия на уровне АСУТП при создании системы мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся вопросами интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством изготовления деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber
В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber
В данной статье рассматривается применение робототехнических систем для автоматизации процессов загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий в хлебопечках. Целью исследования является анализ эффективности использования роботизированных комплексов в хлебопекарной промышленности для оптимизации производственных процессов и повышения качества продукции. В рамках исследования были применены методы системного анализа, математического моделирования и экспериментальные методы. Материалами исследования послужили данные о существующих робототехнических системах для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности, а также результаты экспериментальных испытаний разработанного авторами робототехнического комплекса для загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий. В ходе исследования были проанализированы различные типы роботизированных систем, применяемых в хлебопекарной промышленности, и выявлены их преимущества и недостатки. На основе полученных данных был разработан инновационный робототехнический комплекс, состоящий из манипулятора с 6 степенями свободы, системы технического зрения на основе стереокамер и алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации хлебобулочных изделий. Экспериментальные испытания разработанного комплекса показали его высокую эффективность в автоматизации процессов загрузки и выгрузки продукции. Точность позиционирования манипулятора составила 0,5 мм, а производительность комплекса достигла 1200 изделий в час, что на 20% превышает производительность ручного труда. Результаты исследования демонстрируют перспективность применения робототехнических систем для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности. Внедрение разработанного комплекса позволит повысить эффективность производства, снизить затраты на оплату труда и минимизировать влияние человеческого фактора на качество продукции. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов управления манипулятором и повышение точности распознавания изделий системой технического зрения.