Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 123030 10.18334/epp.15.5.123030 ERQNJT Articles Статьи Research Article Introduction of artificial intelligence into the main functions of automated production management systems: comparative analysis Внедрение технологий искусственного интеллекта в основные функции автоматизированных систем управления производством: сравнительный анализ Moskvitin Andrey Dmitrievich Москвитин Андрей Дмитриевич

Аспирант

 Irk-region@mail.ru Baikal State University Байкальский государственный университет 31 05 2025 15 5 VOL 15, NO5 (2025) ТОМ 15, №5 (2025) 3095 3110 04 04 2025 07 04 2025 Copyright ©; 2025, Moskvitin A.D. Copyright ©; 2025, Москвитин А.Д. 2025 Moskvitin A.D. Москвитин А.Д. https://1economic.ru/lib/123030

The article considers automated manufacturing control systems such as SCADA, ERP, CMMS, MES, and OLAP. Each of them represents a certain level of a manufacturing enterprise according to the ISA-95 standard. Artificial intelligence technologies have significantly expanded the capabilities of these systems, making them more intelligent, adaptive, and efficient. The article presents an analysis of the functional capabilities of automated control systems at a manufacturing enterprise both before and after the introduction of artificial intelligence. The new capabilities of automated manufacturing control systems are: increased productivity, improved accuracy, selection of the best solutions to optimize industrial processes and resources, and control at all levels through automatic generation of reports and analytics. Despite the high cost of using such systems and their maintenance, the results of the study prove that the trend of integrating the systems into each other using digital technologies, especially artificial intelligence, will only increase due to the obvious functional advantages.

В статье рассмотрены такие автоматизированные системы управления производством, как SCADA, ERP, CMMS, MES, OLAP. Каждая из них представляет определенный производственный уровень согласно стандарту ISA-95. Технологии искусственного интеллекта значительно расширили возможности этих систем, сделав их более интеллектуальными, адаптивными и эффективными. В работе представлен анализ функциональных возможностей автоматизированных систем управления на промышленных предприятиях как до внедрения в них технологий искусственного интеллекта, так и после. Среди новых возможностей автоматизированных систем управления производством можно выделить: увеличение производительности, повышение точности, выбор лучших решений для оптимизации производственных процессов и ресурсов, контроль на всех уровнях за счет автоматической генерации отчетов и аналитики. Несмотря на высокую стоимость применения подобных систем и их обслуживания, результаты исследования доказывают, что тренд на интеграцию систем друг в друга при помощи цифровых технологий, особенно искусственного интеллекта, будет только усиливаться ввиду очевидных функциональных преимуществ

 artificial intelligence SCADA ERP CMMS MES OLAP manufacturing control ISA-95 искусственный интеллект SCADA ERP CMMS MES OLAP управление производством ISA-95 1. Антонова И.И., Смирнов В.А., Ефимов М.Г. Интеграция искусственного интеллекта в ERP-системы: достоинства, недостатки и перспективы // Russian Journal of Economics. – 2024. – № 18. – c. 619–640. – doi: 10.21202/2782-2923.2024.3.619-640. 2. Бухонов Д.О., Сергеева О.О., Говоров П.Ю. Применение технологии OLAP-кубов для анализа данных // Вестник Димитровградского инженерно-технологического института. – 2021. – № 2. – c. 48–54. 3. Ефимов С.Н., Ильина И.В., Моисеева К.А., Проворных И.А. Использование искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления технологическим процессом // Перспективы науки. – 2023. – № 1. – c. 57-59. 4. Знакомство с OLAP: основы и преимущества анализа данных. Yandex Cloud. [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.cloud/ru/docs/glossary/olap?utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F (дата обращения: 03.04.2025) 5. Изотова А.Г., Комолова Т.О., Близнова А.С. Методы цифровой трансформации и внедрения искусственного интеллекта на производства // Аллея науки. – 2020. – № 4. – c. 188-192. 6. Калиновская И.Н., Завьялова А.О. Направления использования искусственного интеллекта в организации производства на предприятиях легкой промышленности // Материалы и технологии. – 2020. – № 1. – c. 50-56. – doi: 10.24412/2617-149X-2020-1-50-56. 7. Канарский В.А., Пономарчук Ю.В. Автоматизированные системы управления в эпоху четвертой промышленной революции // Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке. – 2022. – c. 230–234. 8. Кизим А.В., Чиков Е.В., Мельник В.Ю. Задачи прогнозирования и планирования для программно-информационной поддержки технического обслуживания и ремонта оборудования // Открытое образование. – 2011. – № 2-2. – c. 224–227. 9. Легчаков К.Е. Статистический анализ внедрения и использования информационно-управляющих систем в России и за рубежом. / дис. … канд. экон. наук : 08.00.12. - Москва, 2016. – 169 c. 10. Мубараков Б.К. Интеграция SCADA, MES и DCS для повышения эффективности производства // Интернаука. – 2024. – № 2-1. – c. 44-46. 11. Мыльник В.В., Мыльник А.В. Роботизация промышленного производства на базе искусственного интеллекта // Организатор производства. – 2014. – № 3. – c. 5-10. 12. Одинец М.А. Процессный подход к управлению производственной системой (на примере оценки эффекта в результате интеграции ERP-системы). / дис. … канд. экон. наук : 08.00.05. - Санкт-Петербург, 2015. – 233 c. 13. Ошурков В.А., Макашова В.Н. Оперативное планирование производства в MES-системах с использованием методов и алгоритмов искусственного интеллекта // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2015. – № 2. – c. 133–139. 14. Савельев И.В. Модель принятия решения о внедрении ERP-системы на предприятии. / автореф. дис. … канд. экон. наук : 08.00.13. - Москва, 2013. – 24 c. 15. Самойлова Е.М., Игнатьев А.А. Интеллектуализация проектирования и мониторинга технологического процесса на основе применения SCADA-системы // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2011. – № 2. – c. 241–244. 16. Семидоцкий Д.В. CMMS – инструмент современного и эффективного управления техническим обслуживанием // Вестник науки. – 2021. – № 2. – c. 230-236. 17. Смелов А.Ю. Информационная поддержка предприятий по производству фосфорных удобрений с применением MES-систем. / дис. … канд. техн. наук : 05.13.01. - Москва, 2012. – 143 c. 18. Современный подход к управлению производственными активами предприятия: управление активами в энергетике. Ibm. [Электронный ресурс]. URL: https://public.dhe.ibm.com/software/ru/pdf/Maximo-for-Energy.pdf (дата обращения: 03.04.2025). 19. Тарасов В.Б., Святкина М.Н. 77-30569/224479 Интеллектуальные SCADA-системы: истоки и перспективы // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2011. – № 13. – c. 35. 20. Фирсова А.А., Хорошенькова О.В. Возможности применения OLAP-кубов при проектировании BI- систем в финансовом планировании деятельности предприятия // Гуманитарный научный журнал. – 2023. – № 4-3. – c. 14-20. 21. Цифровизация производства: MES и SCADA в Корпорации Тактическое ракетное вооружении. Управление производством. [Электронный ресурс]. URL: https://up-pro.ru/library/information_systems/automation_production/mes-scada/ (дата обращения: 03.04.2025). 22. Что представляет собой SCADA система: основные задачи, применение, особенности и структура организации. Синаптик. [Электронный ресурс]. URL: https://synaptik.ru/blog/avtomatizaciya-sklada/chto-predstavlyaet-soboj-scada-sistema-osnovnye-zadachi-primenenie-osobennosti-i-struktura-organizaczii/ (дата обращения: 03.04.2025). 23. Что такое ERP?. Sap. [Электронный ресурс]. URL: https://www.sap.com/central-asia-caucasus/products/erp/what-is-erp.html (дата обращения: 03.04.2025). 24. Технологика. SCADA – система: что это такое?. [Электронный ресурс]. URL: https://ivctl.ru/o-kompanii/blog/scada-sistema-chto-eto-takoe/ (дата обращения: 03.04.2025). 25. ISA : International Society of Automation. [Электронный ресурс]. URL: https://www.isa.org (дата обращения: 03.04.2025).