Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/345413Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Карапетян, Т. М. | |
| dc.contributor.author | Погудо, П. А. | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-17T08:22:24Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-17T08:22:24Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы VІ Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, Минск, 2 окт. 2025 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), А. А. Королёва, Б. Н. Паньшин. – Минск : БГУ, 2025. – С. 517-519. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-904-0 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/345413 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается использование искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания промышленного оборудования. Подчеркивается влияние технологий машинного обучения и анализа данных на снижение простоев и затрат. Отмечаются примеры внедрения в мировой практике и перспективы развития данного направления в условиях цифровой трансформации | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Организация и управление | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Искусственный интеллект в предиктивном обслуживании промышленного оборудования | |
| dc.title.alternative | Artificial intelligence in predictive maintenance of industrial equipment / T. M. Karapetyan, P. A. Pogudo | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | The article examines the application of artificial intelligence technologies in predictive maintenance of industrial equipment as one of the key directions of digital transformation in the industrial sector. The advantages of using machine learning and data processing systems for failure prediction, downtime reduction, and cost optimization are analyzed. Examples of implementations by leading global companies are provided, and the challenges and prospects of this technology are discussed. The study concludes that predictive maintenance has strategic importance for enhancing efficiency and competitiveness of industrial enterprises | |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Цифровая трансформация – шаг в будущее | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 517-519.pdf | 255,01 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.