Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002601, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES popup.author Klymenko OleksandrKlymenko Oleksandr popup.publication 09-02-2024 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3263 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Ця стаття представляє дослідження концепції роботи алгоритмів машинного навчання з учителем на основі методу найближчих сусідів для оптимізації процесу балансування навантаження на фармацевтичних лініях сортування. Сфера фармацевтики стикається з навантаженням, що постійно змінюється, і різноманітними характеристиками упаковок, що вимагає ефективних стратегій управління виробничими процесами. Автор пропонує концепцію, що базується на принципі найближчих сусідів, для визначення оптимального навантаження для кожної зони сортування. Використання цього методу дозволяє враховувати контекст і схожість зон сортування, що призводить до точних та адаптивних рішень. Роботи-сортирувальники, що працюють на фармацевтичних конвеєрних лініях, стають більш ефективними у розподілі упаковок по всіх робочих зонах, що призводить до зниження часу складання замовлень та оптимізації ресурсів. popup.nrat_date 2026-04-19 Close