Registration Number
0826U001468, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
05-06-2026
popup.evolution
.
Title
Improving the efficiency of mobile machine operation by intellectualizing the processes of their use at the enterprise
Author
Artem O. Holovatyi,
popup.head Serhii V. Lysenko
popup.head Viktor V. Aulin
popup.opponent Serhii V. Tsymbal
popup.opponent Ivan L. Rohovskyi
popup.review Nataliia M. Yakymenko
popup.review Yurii H. Kovalov
popup.rada
Central Ukrainian National Technical University
Description
У сучасних умовах розвитку виробничих систем та транспортної інфраструктури на підприємстві ключовим напрямом є інтелектуалізація використання мобільних машин. Вона визначає рівень технологічної зрілості підприємств, їхню здатність до адаптації в умовах цифрової трансформації та глобальної конкуренції. Зарубіжний досвід демонструє системний підхід до впровадження методів штучного інтелекту, що охоплює автономне управління, точне землеробство, роботизацію та прогнозне обслуговування. Українські практики мають локальний характер, проте навіть обмежене застосування телеметрії, дронів та систем точного землеробства підтверджує значний потенціал технологій у підвищенні ефективності експлуатації мобільних машин.
Разом із тим, аналіз сучасного стану мобільних машин та їх використання у виробничій системі на підприємстві виявив комплекс бар’єрів, які стримують інтеграцію інтелектуалізованих рішень. Технічні обмеження, зокрема, зношеність парку мобільних машин та відсутність сенсорних систем поєднуються з економічними труднощами: високою вартістю впровадження та низькою доступністю фінансування. Організаційні проблеми, пов’язані з кадровою підготовкою та управлінськими стратегіями, знижують ефективність використання навіть наявних виробничих систем на підприємствах. Правові та нормативні аспекти, а також психологічні й культурні чинники, формують середовище опору їх змінам. Обґрунтовано, що подолання цих бар’єрів можливе за умови комплексного підходу, що включає модернізацію парку мобільних машин, фінансову підтримку, розвиток нормативної бази, формування та впровадження інновацій у функціонування виробничих систем.
Перший етап дослідження створює теоретичну та практичну основу для розробки методів оптимізації експлуатації мобільних машин із використанням графових нейронних мереж.
Показано, що узагальнений метод застосування графових нейронних мереж для оптимізації ефективності використання мобільних машин на підприємстві повинен ґрунтуватися на здатності моделей методу враховувати багаторівневі взаємозв’язки між елементами виробничої системи.
Визначено, що на відміну від традиційних підходів, що оперують ізольованими параметрами, метод графової нейронної мережі дозволяє інтегрувати інформацію про вузли та їхні зв’язки, формуючи системні характеристики, придатні для управлінських рішень. При цьому вихідні вектори вузлів трансформують ретроспективні дані у модельні представлення, що відображають ризик відмови, залишковий ресурс та ефективність експлуатації мобільних машин.
Основним механізмом в запропонованому підході є супервізоване динамічне навчання, яке забезпечує поступове наближення моделі до адекватних прогнозів. Показано використання вектора-вчителя як зовнішнього джерела істини, що дозволяє задати цільові значення для моделі графової нейронної мережі, тоді як функція втрат формує основу для корекції параметрів. Визначено, що динамічне оновлення вагових коефіцієнтів кожні N ітерацій запобігає перенавчанню та забезпечує баланс між швидкістю адаптації й стабільністю процесу навчання. Інтеграція графової нейронної мережі у цифровий двійник виробничої системи підприємства створює гнучкий інструмент управління, здатний адаптуватися до різних рівнів задач – від оперативного моніторингу до стратегічного прогнозування.
З'ясовано, що вибір кількості шарів у архітектурі графової нейронної мережі визначається практичними потребами підприємства: двошарова модель архітектури забезпечує швидкість і простоту для базових задач, тоді як тришарова – дозволяє досягти глибшого аналізу та стратегічної оптимізації.
Теоретично обґрунтовано, що основи методу графових нейронних мереж для підвищення ефективності експлуатації мобільних машин у межах підприємства ґрунтуються на математичній формалізації виробнино оцінювати похибку, інте
Registration Date
2026-05-10
popup.nrat_date
2026-05-10 / 2026-07-02
