Роль больших данных и аналитики в оптимизации производственных процессов и их экономическое значение

Авторы

  • Денис Сергеевич Нагорнов Российский биотехнологический университет

Ключевые слова:

техническое обслуживание, оптимизация, производственные процессы, информация, эффективность

Аннотация

В последние годы значительное внимание в научных исследованиях и промышленной сфере уделяется интеграции больших данных и аналитики для улучшения и оптимизации производственных процессов. В данной статье рассматривается роль больших данных и аналитики в оптимизации рабочих процедур, их потенциальное экономическое значение и влияние на производственные мощности. Статья анализирует различные аспекты, связанные с использованием больших данных в индустриальной среде, включая сбор данных, их хранение, обработку и анализ. Большие данные, поступающие с разнообразных сенсоров и систем мониторинга в реальном времени, предоставляют беспрецедентные возможности для глубокого понимания и усовершенствования производственных процессов. Комплексные аналитические инструменты позволяют интерпретировать большие объемы данных, выявлять паттерны и тенденции, что способствует принятию обоснованных управленческих решений. Экономическое значение больших данных и аналитики в производственной отрасли заключается в возможности значительно уменьшить издержки за счет повышения эффективной работы оборудования, уменьшения простоев и улучшения качества продукции. Промышленные предприятия могут оптимизировать процессы планирования и прогнозирования, что ведет к снижению операционных затрат и увеличению прибылей. Кроме того, внедрение аналитических технологий способствует совершенствованию контролинга и управления производством, повышая адаптивность предприятий к изменяющимся условиям рынка и улучшению конкурентоспособности. Статья также подчеркивает важность междисциплинарного подхода в использовании больших данных, включая взаимодействие между специалистами в области информационных технологий, инженерами и менеджерами. Обсуждаются потенциальные барьеры и вызовы, такие как необходимость в высококвалифицированных кадрах, инфраструктурные требования и вопросы безопасности данных. В заключении делается вывод о том, что большие данные и аналитика представляют собой мощный инструмент для трансформации производственных процессов, открывая новые горизонты для развития промышленности в условиях цифровой эпохи. Внедрение этих технологий обеспечивает значительные экономические выгоды, делая предприятия более устойчивыми и конкурентоспособными на глобальном рынке.

Библиографические ссылки

Атырова Р.С., Жуманова А.Э. Информационно-аналитические системы для обработки больших данных (big data) // Известия Национальной Академии наук Кыргызской Республики. 2022. № S5. С. 121-126.

Казарян, К.К. Анализ Big Data с использованием периферийной аналитики // Молодой исследователь Дона. 2023. Т. 8. № 3(42). С. 26-28.

Кузьмин А.М., Высоковская Е.А. Интеллектуальный анализ данных – технология извлечения информации из больших баз данных // Методы менеджмента качества. 2023. № 11. С. 47.

Макеев М.А., Кадочников М.В., Клебанов Д.А. Большие данные для оптимизации работы погрузочной техники и автотранспорта на горных работах // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. № 4. С. 343-354.

Мирончук В.А., Золкин А.Л., Батищев А.В., Урусова А.Б. Интеграция больших данных и аналитических возможностей в современные системы поддержки принятия решений // Вестник Академии знаний. 2023. № 5(58). С. 227-230.

Павлов А.М. Обработка больших данных в потоковом режиме для прогнозирования неисправностей в машиностроительном производстве // Политехнический молодежный журнал. 2021. № 3(56).

Сагидова М.Л. Основные пути и методы обработки больших данных // Наука и бизнес: пути развития. 2023. № 2(140). С. 42-46.

Уразбахтина Л.Р., Газетдинова Г.Н. Применение больших данных для анализа и оптимизации показателей на энергетических предприятиях // Проблемы научной мысли. 2024. Т. 1. № 4. С. 3-7.

Харин И.А., Раскатова М.В. Методы оптимизации вычислений по критерию производительности и сокращению времени работы программ при обработке больших данных // Перспективы науки. 2022. № 10(157). С. 34-37.

Щелокова Ю.К. Использование больших данных для анализа и оптимизации образовательного процесса в высших учебных заведениях // Управление образованием: теория и практика. 2024. № 2-1(76). С. 114-122.

Опубликован

2024-01-30

Как цитировать

Нагорнов, Д. С. (2024). Роль больших данных и аналитики в оптимизации производственных процессов и их экономическое значение. Вопросы природопользования, 3(1), 74–84. извлечено от https://etreview.ru/index.php/et/article/view/25

Выпуск

Раздел

ОБЩЕСТВО И РАЗВИТИЕ

Похожие статьи

<< < 1 2 3 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.