Интегрированные интеллектуальные системы для промышленной автоматизации: проблемы Industry 4.0, агрегация информации и понимание агентов

  • № 6 2018

Страницы: 

62

 – 

75

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Рассмотрении проблем новой парадигмы автоматизации Industry 4.0 и рассмотрении новейших технологий в области ее передовых информационных и коммуникационных технологий, включая киберфизические системы, облачные вычисления, Интернет вещей и большой мир Данные. Предложены некоторые способы многомерного, многогранного промышленного представления и анализа больших данных. Были разработаны основы обработки больших данных с использованием методов гранулярных вычислений. Возникла проблема создания специальных когнитивных инструментов для создания искусственных агентов понимания для интегрированных интеллектуальных предприятий.

Автоматлаштиришнинг Industry 4.0 янги парадигмаси муаммолари ва киберфизик тизимлар, булутли ҳисоблаш, нарсалар Интернети ва Маълумотларнинг катта дунѐси каби илғор ахборот ва коммуникация технологиялари соҳасидаги энг янги технологиялар кўриб чиқилган. Саноатда катта маълумотларни кўп ўлчамли, кўп қиррали акс эттириш ва уларни таҳлил қилишнингбир қатор усуллари таклиф этилган. Грануляцияловчи ҳисоблаш усулларидан фойдаланиб, катта маълумотларга ишлов бериш асослари ишлаб чиқилган. интеграллашган интеллектуал корхоналар учун тушунишнинг сунъий агентларини яратишнинг махсус когнитив воситаларини яроатиш муаммолари юзага келмоқда.

The objective of the paper consists in considering the challenges of new automation paradigm Industry 4.0 and reviewing the-state-of-the-art in the field of its enabling information and communication technologies, including Cyberphysical Systems, Cloud Computing, Internet of Things and Big Data. Some ways of multi-dimensional, multi-faceted industrial Big Data representation and analysis are suggested. The fundamentals of Big Data processing with using Granular Computing techniques have been developed. The problem of constructing special cognitive tools to build artificial understanding agents for Integrated Intelligent Enterprises has been faced.

Список использованных источников

  1. Горнев В.Ф., Тарасов В.Б. О проектах и мероприятиях по международной программе IMS// Автоматизация проектирования. – 1999. – №2. – С.42-46.
  2. Brown R.H., Syntera H. Global Manufacturing in the 21st Centrury. Final Report. IMS, 1999.
  3. Goldman S.L., Nagel R.N., Preiss K. Agile Competitors and Virtual Organizations: Strategies for Enriching the Customer. – New York: Van Nostrand Reinhold, 1995.
  4. Тарасов В.Б. Агентно-ориентированный подход к формированию интеллектуальных и виртуальных предприятий// Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями. Сборник научных трудов международной научно-практической конференции (РБП-СУЗ-2005, Москва, 9-10 июня 2005 г.). – М.: МЭСИ, 2005. – С.37-44.
  5.  TOVE Ontology Project 2010. http://www.eil.utoronto.ca/enterprise-molelling.
  6. Pedrycz W. Computational Intelligence: The Introduction. – Boca Raton: CRC Press, 1997.
  7. Karpov V.E.,Tarassov V.B. Synergetic Artificial Intelligence and Social Robotics// Proceedings of the 2nd International Scientific Conference on Intelligent Information Technologies for Industry (IITI’17, Varna, September 14-16, 2017) /Ed. by A. Abraham, S.Kovalev, V.Tarassov et al. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol.679. – Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2018. – P.3-15.
  8. Kagermann H., Helbig J., Hellinger A., Wahlster W. Recommendations for Implementing the Strategic Initiative Industrie 4.0: Securing the Future of German Manufacturing Industry. Final Report of the Industrie 4.0 Working Group 2013.
  9. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. –Geneva: World Economic Forum, 2016.
  10.  2016 Global Industry 4.0 Survey. Building the Digital Enterprise. – London: PwC, 2016.
  11. Baur C., Wee D. Manufacturing’s Next Act. McKinsey & Company, June 2015.
  12.  Suh S.C., Tanik U.J., Carbone J.N., Eroglu A.E. (Eds.) Applied Cyber-Physical Systems. Heidelberg: Springer-Verlag, 2014.
  13.  Gerbert Ph., Lorenz M., Rusmann M. et al. Industry 4.0: The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries. BCG, April 2015.
  14.  Dietz J.L.G. et al. Enterprise Engineering Manifesto// Adavances in Enterprise Engineering I. Lecture Notes in Business Information Processing. Vol.10. – Heidelberg: Springer Verlag, 2011.
  15.  See also: www. ciaonetwork.org.
  16.  Тельнов Ю.Ф. Инжиниринг предприятий на основе интеллектуальных технологий// Информационно-измерительные и управля-ющие системы. – 2013. – №11, ч.2. – С.55-60.
  17. Sundmaeker H., Guillemin P., Friess P., Woelffle S. (Eds.). Vision and Challenges for Realizing the Internet of Things. – Luxembourg: EU, CERP IoT, 2010.
  18. Ashton K. That Internet of Things// RFID Journal, 22 June 2009.
  19. Gartner, Internet of Things, http://www. gartner.com/it-glossary/internet-of-things/IDC, IDC Market in a Minute: Internet of Things http://www.ids/com/downloads/idc_market.
  20. Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing. – Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2011.
  21. Sehgal N.K., Bhatt P.Ch. Cloud Computing: Concepts and Practices. – Heidelberg: Springer-Verlag, 2018.
  22. Rodic B. Industry 4.0 and the New Simulation Modeling Paradigm// Organizacija. – 2017. – Vol.50, №3. – P.193-207.
  23.  Евгенев Г.Б. Методы программирования комбинированной аддитивно-субтрактивной обработки// Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2017. – №4. – С.47-56
  24. Faneuff J. Designing for Collaborative Robotics. – Sebastopol Ca: O’Reilly, 2017.
  25.  Wang H., Xu Z., Pedrycz W. An Overview on the Role of Fuzzy Set Techniques in Big Data Processing: Trends, Challenges and Opportunities //Knowledge-Based Systems. – 2016. – P.1-16.
  26. Miller H.J., Mork P. From Data to Decisions: a Value Chain for Big Data// IT Prof. – 2013. – Vol.15. – P.57-59.
  27.  Artiba A., Emelyanov V.V., Iassinovski S.I. Introduction to Intelligent Simulation: The RAO Language. – Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1998.
  28.  Muller H. The Rise of Intelligent Cyberphysical Systems// Computer. – 2017. – Vol.50, №12. – P.7-9.
  29.  Aliev R.A., Huseynov O.H. Decision Theory with Imperfect Information. – Singapore: World Scientific Publishing Company, 2014.
  30. Юсупбеков Н.Р., Алиев Р.А., Алиев Р.Р. и др. Интеллектуальные системы управления и принятия решений. – Ташкент: Узбекистон миллий энциклопедияси, 2014.
  31.  Pedrycz W. Granular Computing: Analysis and Design of Intelligent Systems. – Boca Raton: CRC Press, 2013.
  32.  Tarassov V.B., Svyatkina M.N. Monitoring Railway Infrastructure Objects with Using Cognitive Measurements// Proceedings of the VIII World Conference on Intelligent Systems for Industrial Automation – 2014 (WCIS-2014, Tashkent, Uzbekistan, November 25-27, 2014)/ Yusupbekov N.R., Aliev R.A., Kacprzyk J., Bonfig K. (Eds.) Kaufering: b-Quadrat Verlag, 2014. – P.194-204.
  33.  Федотова А.В.,Ануфриева Е.Ю.,Табаков В.В. Современные подходы к управлению большими данными в жизненном цикле изделия// Интеллектуальные системы и технологии: современное состояние и перспективы–2017. Сборник научных трудов IV-й международной летней школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов, аспирантов, молодых учѐных и специалистов (ISYT–2017, СПб, 30 июня-3июля 2017г.). – СПб.: Политехника-сервис, 2017. – С.178-188.
  34. Ackoff R. From Data to Wisdom// Journal of Applied Systems Analysis. – 1989. – Vol.16, P.3-9.
  35. Zeleny M. Human Systems Management: Integrating Knowledge, Management and Systems// World Scientific. – 2005. – P.15-16.
  36.  Zadeh L.A. Toward a Theory of Fuzzy Information Granulation and its Centrality in Human Reasoning and Fuzzy Logic// Fuzzy Sets and Systems. – 1997. – Vol.90. – P.111-127.
  37.  Yager R.R. Measures of Specificity// Computational Intelligence, Soft Computing and Fuzzy-Neuro Integration with Applications / Kaynak O., Zadeh L.A., Turksen B., Rudas I.J. (Eds.). – Heidelberg: Springer-Verlag, 1998. – P.94-113.
  38. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM). – Geneva: International Organization of Standardization, 1995.
  39. Yusupbekov N.R., Igamberdiev H.Z., Bazarov M.B. The Interval Approach to Designing of Control Systems of Technological Processes// Proceedings of the VIIth World Conference on Intelligent Systems for Industrial Automation/ (WCIS-2012, Tashkent, Uzbekistan, November 25-27, 2012). Yusupbekov N.R., Aliev R.A., Bonfig K. (Eds.). –Kaufering: b-Quadrat Verlag, 2012. – P.11-16.
  40.  Narin’yani A.S. Sub-Definiteness and Basic Means of Knowledge Representation// Computers and Artificial Intelligence (Bratislava). – 1983. – Vol.2, №5. – P.443-452.
  41. Pawlak Z. Rough Sets// International Journal of Computer and Information Sciences. – 1982. –Vol.11. – P.341-356.
  42. Zadeh L. Fuzzy Sets// Information and Control. – 1965. – Vol.№8. – P.338-353.
  43. Ивин А.А. Логика оценок и норм. Философские, методологические и прикладные аспекты. – М.: Проспект, 2016.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью