Автономная миварная система принятия решений для пищевого производства пельменей

В статье проанализирована предметная область автоматизированного производства пельменей. Выявлена необходимость интеллектуализации существующей автоматизированной системы управления технологическим процессом для повышения устойчивости, эффективности и снижения потерь качества. В качестве решения предложена разработка автономной миварной системы принятия решений (АМСПР). Целью работы является создание автономной миварной системы для мониторинга технологических параметров, поддержки принятия решений и автоматического формирования управляющих воздействий. Актуальность работы обусловлена потребностью в сложном анализе данных и принятии решений в реальном времени при отклонениях от нормы, что выходит за рамки возможностей традиционной автоматизации. Основой системы служит миварная база знаний, составленная путем формализации этапов и параметров технологического процесса производства пельменей. Результатом работы является функциональный прототип АМСПР, реализованный в программной среде КЭСМИ. Проведено тестирование системы, подтвердившее ее работоспособность. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области автоматизации пищевых производств, а также для исследователей, занимающихся интеграцией интеллектуальных систем в промышленные процессы. Научная новизна заключается в обосновании и реализации подхода к построению АМСПР для многоэтапного пищевого производства на основе миварных сетей и 48 продукционных правил.

1. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. Москва: Радио и связь; 2002. 286 с.

2. Шэнь Ц., Гун Ш., Варламов О.О., Адамова Л.Е., Баленко Е.Г. Динамическое планирование траектории робота на основе семантического обнаружения объектов с использованием миварной экспертной системы. Проблемы искусственного интеллекта. 2024;(4):164–176. https://doi.org/10.24412/2413-7383-2024-4-164-176

3. Коценко А.А. О разработке МЭС для принятия решений при планировании действий роботов в изменяющейся среде. В сборнике: МИВАР'25: Сборник научных докладов, 17–19 апреля 2025 года, Москва, Россия. Москва: ИНФРА-М; 2025. С. 307–309.

4. Варламов О.О., Чжан С., Балдин А.В. и др. Разработка миварной экспертной системы для планирования ресурсов цеха и анализа отклонений. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(3). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.46.3.017

5. Звонарев А.Е., Лычагин Д.А., Гудилин Д.С. и др. МЭС для выбора СУБД. В сборнике: МИВАР'23: Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М; 2023. С. 117–122.

6. Макрушина В.А., Шапиев М.М., Горбовцова К.М. и др. МЭС для оценки критичности уязвимостей информационных систем. В сборнике: МИВАР'22: Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М; 2022. С. 75–81.

7. Гун Ш. Миварная система принятия решений по оптимизационному распределению грузов для групп складских роботов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025;13(3). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.50.3.047

8. Шэнь Ц. Миварные модель и алгоритм обработки информации для избегания динамических препятствий с изменяющейся зоной безопасности. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2026;14(1). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2026.52.1.004

9. Аладин Д.В. Модель миварной проблемно-ориентированной системы управления и принятия решений в пространстве состояний. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025;13(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.51.4.023

10. Прилуцкий М.Х., Кривошеев О.В. Распределение производственных ресурсов в задачах объемного планирования в условиях неполноты данных. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2022;(2):36–43. https://doi.org/10.46960/1816-210X_2022_2_36

11. Адамова Л.Е., Белоусова А.И., Протопопова Д.А. и др. Об одном подходе к созданию интеллектуальной вопросно-ответной системы «Миварный виртуальный консультант». Радиопромышленность. 2015;(3):160–171.

12. Жданович Е.А., Антонов П.А., Хадиев А.М. и др. Постановка диагноза по симптомам на основе миварного подхода. Радиопромышленность. 2015;(3):122–130.

13. Жданович Е.А., Чернышев П.К., Юфимычев К.А. и др. Вычисление произвольных алгоритмов функционирования сервисных роботов на основе миварного подхода. Радиопромышленность. 2015;(3):226–242.

14. Жданович Е.А., Панферов А.А., Юфимычев К.А. и др. Применение миварной экспертной системы для планирования движения мобильного сервисного робота. Радиопромышленность. 2015;(3):243–254.

15. Авдеев Ю.В., Оганесян Р.Р., Мурашко И.А. и др. МЭС для создания сайта предприятия с сервисом по подбору напитков. В сборнике: МИВАР'22: Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М; 2022. С. 13–19.

16. Антонова А.А., Варламов О.О. Миварная экспертная система для поддержки принятия решений персонала на производстве планетарных редукторов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025;13(1). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.48.1.042

17. Дьяконова С.С., Кудрявцев С.Д., Федюкин Д.А. и др. МЭС для выбора стратегии оптимизации бизнес-процессов. В сборнике: МИВАР'23: Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М; 2023. С. 79–86.

18. Пинская Н.М., Фонканц Р.В., Сафин Р.Р. и др. МЭС для классификации речевых дефектов. В сборнике: МИВАР'23: Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М; 2023. С. 163–173.

19. Голобоков А.М., Коханов А.А., Кац И.Д. и др. Комплексная система ИИ на основе миварных и нейронных сетей для обнаружения дефектов продукции на производстве хлебобулочных изделий. Проблемы искусственного интеллекта. 2025;(1):27–42. https://doi.org/10.24412/2413-7383-27-42