ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ЕФЕКТИВНІСТЮ ОПЕРАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ МЕТАЛУРГІЙНОГО ПІДПРИЄМСТВА: ОГЛЯД СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ, ТЕХНОЛОГІЙ ТА ВИКЛИКІВ

Анотація

Дослідження присвячено вивченню трансформаційного потенціалу штучного інтелекту (ШІ) та, зокрема, великих мовних моделей (ВММ) в управлінні ефективністю операційної діяльності металургійних підприємств. Розглядаються сучасні підходи, передові технології та основні виклики, пов’язані з інтеграцією ШІ в такі критично важливі сфери, як автоматизоване управління виробничими процесами, контроль якості, прогнозне обслуговування, управління ланцюгами постачання та кадровий менеджмент. На основі всебічного аналізу літератури висвітлено, як ВММ можуть підвищити ефективність, точність і адаптивність металургійної промисловості, а також ідентифіковано прогалини в наявних дослідженнях, що потребують подальшого вивчення. Інтеграція ШІ та ВММ-моделей у металургійній промисловості стикається з такими комплексними викликами, як специфічність галузевих даних і термінології, непрозорість алгоритмів «чорного ящика», недостатня адаптація моделей до промислових умов, високі обчислювальні вимоги та проблеми реального часу. Додатково виникають потреба в кваліфікованих кадрах, культурні зміни та розвиток обслуговуючого персоналу. Комплексний підхід для успішного впровадження ШІ-технологій в управлінні операційною діяльністю металургійного підприємства буде включати цілеспрямовані дослідження, що враховують практичні, економічні та соціальні аспекти. Ключовими напрямами є розвиток фізично-інформованого ШІ з інтеграцією металургійних знань, створення гібридних систем поєднання ВММ із традиційними методами, застосування неконтрольованого навчання для подолання дефіциту даних. Пріоритетним є підвищення інтерпретованості моделей, інтеграція із цифровими двійниками для моніторингу реального часу, вбудовування обмежень безпеки через прогнозні контрольні моделі та доналаштування універсальних ВММ для металургійних застосувань.