Разработка алгоритма классификации производств по типу внутризаводского кооперирования основных и вспомогательных процессов методом машинного обучения
DOI:
https://doi.org/10.25206/1813-8225-2024-189-12-19Ключевые слова:
вспомогательное производство, производственные процессы, внутризаводское кооперирование, алгоритм, классификационный анализ, машинное обучение, «Случайный лес»Аннотация
Задача рациональной организации вспомогательных процессов на предприятии заключается в снижении их себестоимости путем болей глубокой интеграции в основной производственный процесс. Цель статьи заключается в разработке алгоритма классификационного анализа для оценки зависимостей между основными и вспомогательными подразделениями и типологии производственных процессов по уровню внутризаводского кооперирования. В качестве метода определения типа производства предложен метод машинного обучения «Случайный лес» с использованием метаалгоритма обучения машин Бэггинга. Разработаны параметры, описывающие затраты на вспомогательные операции, расходы на ремонтное хозяйство и обслуживание оборудования, уровень технической эффективности производства. Апробация алгоритма на примере химических предприятий позволила выделить три типа производств по характеру внутризаводской кооперации процессов по наиболее информативным параметрам. Для оценки полезности и производительности моделей построены диаграммы кумулятивного подъема, где наиболее продуктивным определен тип со средним уровнем внутризаводского кооперирования. Результаты являются первичной диагностикой организации вспомогательного хозяйства, принятия решений о проведении реинжиниринга процессов с целью усиления внутризаводского кооперирования и снижения уровня затрат.
Скачивания
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons BY-NC-SA 4.0 «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция-Некоммерчески-СохранениеУсловий») 4.0 Всемирная (CC BY-NC-SA 4.0)