Колентьев Сергей Владимирович

Рассматриваются различные задачи прогнозирования в инструментальном производстве и исследуются подходы к их решению. Выявляются особенности учета нестационарных производственных факторов и скрытых взаимосвязей. Обосновывается необходимость применения искусственных нейронных сетей. Предлагаются алгоритмы прогнозирования загрузки оборудования, потребности в материале, прогноза брака и потребления энергии, которые реализуются с помощью нейросети прямого распространения. Приводятся примеры задач прогнозирования в информационно-аналитической системе управления снабжением и производством инструмента.