Search academic texts

Registration Number

0823U101090, PhD dissertation

Title

Intelligent Information System for Assessment and Forecasting of Food Product Quality

Author

Yuliia V. Kostiuk,

popup.head Olena V. Kryvoruchko
popup.opponent Ivan I. Parkhomenko
popup.opponent Serhii V. Hrybkov
popup.review Volodymyr Hamalii
popup.review Lidiia Vlasenko

Status

Доктор філософії, 122, Комп’ютерні науки

Date

02-12-2023

Description

Дисертація є комплексним дослідженням з розробки, аналізу, оцінки та застосування інформаційно-інтелектуальної системи оцінки та прогнозування якості харчової продукції. Актуальність теми дослідження зумовлена тим фактором, що управління якістю виробництва харчової продукції вимагає розробки комплексної інформаційно-інтелектуальної системи, яка ґрунтується на моделюванні інформаційних потоків виробничого процесу, застосуванні ефективних методів підтримки прийняття рішень, основних методах оцінки та прогнозування показників якості продукції, що призведе до підвищення якості продукції. Сучасний розвиток цифрового світу підвищує вимоги до побудови інформаційних систем для моніторингу, оцінки, прогнозування та підтримки прийняття рішень на підприємствах, які є виробниками продукції або товарів загального вжитку. Такі виклики потребують використання сучасних інноваційних підходів щодо побудови інформаційних систем, включаючи використання елементів штучного інтелекту, а саме баз знань та нейронних мереж. Інформаційно-інтелектуальні системи здатні забезпечити ефективну та потужну підтримку щодо прийняття рішень, яка не відслідковується в традиційних інформаційних системах. Інформаційно-інтелектуальні системи включають різні аспекти програмного забезпечення, обладнання та масиви даних для забезпечення підтримки прийняття рішення на основі інтелектуального аналізу даних. Інтелектуальний аналіз даних поєднує методи статистичного та штучного інтелекту з метою отримання нових знань та встановлення закономірностей в умовах невизначеності інформації. Для візуалізації архітектури компонентів та модулів інформаційно-інтелектуальної системи використовується сценарно-цільовий аналіз на основі графових та прографових моделей, що відображають та деталізують основні цілі, фактори впливу на структуру моделі, операції та міжопераційні зв’язки. Тобто, інтегрована інформаційно-інтелектуальна система поєднує в собі різні підсистеми, які постійно взаємодіють між собою, впливають на загальну ефективність інформаційної системи та спрямовані на забезпечення якості продукції. Інформаційно-інтелектуальні системи активно використовуються для забезпечення якості виробничих процесів та продукції шляхом інтеграцій функцій обміну знаннями, пов’язаними з показниками якості продукції, з метою забезпечення їх автономності за допомогою елементів штучного інтелекту. Створення таких систем вимагає поєднання новітніх інформаційних та інтелектуальних технологій, хмарних обчислень, аналітики великих даних. Зокрема, це включає використання можливостей інтеграції даних інформаційних систем, прийняття рішень та здатність реагувати на наявні ситуації, представлення результатів через інформаційні панелі та інтерактивні візуальні панелі, а також використання інтелектуальних сенсорних технологій. Інтегровані системи, проводячи інтелектуальний аналіз даних та використовуючи технології штучного інтелекту, дозволяють розуміти та прогнозувати різного роду ситуації. Однією із важливих характеристик інформаційно-інтелектуальних систем оцінки та прогнозування якості продукції є забезпечення інформаційних потоків між їх складовими, а також виявлення можливих дефектів ще до початку процесу. Тому деякі компоненти інформаційно-інтелектуальної системи можуть використовувати статистичні методи управління для виявлення аномалій на етапі їх можливого виникнення, покращуючи тим самим ефективність управління якістю. Формування знань-даних через системи збору даних дозволяє аналізувати та візуалізувати інформацію в режимі реального часу, що збільшує ефективність процесу прийняття рішень. Інформаційно-інтелектуальна система оцінки та прогнозування якості продукції повинна відповідати вимогам та надавати постійне підвищення ефективності функціонування системи в цілому. Щодо аспекту інтелектуалізації якості, важливим стає використання підходів, що базуються на знаннях, для створення та експлуатації системи на відмінну від традиційних підходів. Виникає потреба в методах та методологіях для опису вимог щодо майбутньої системи, опису задіяних етапів при проектуванні, відображення послідовності дій між системами різних рівнів виробничого підприємства. Методологія SysML дозволяє аналізувати, конкретизувати і проектувати такі складні системи з метою підвищення їх якості. Інформаційні та комунікаційні технології стрімко розвиваються, хмарні технології стають все більше затребуваними та дозволяють поєднувати фізичний та віртуальний світ на основі програмного забезпечення із відкритим вихідним кодом. Для розробки інформаційної панелі інформаційно-інтелектуальної системи оцінки та прогнозування якості продукції використано середовище NODE-RED із відкритим вихідним кодом. Інформаційна панель представлена у вигляді дашборду, який складається з колекцій візуалізації елементів для представлення даних процесу через інтерфейс користувача (UI).