<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2019.24.1.022</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">577</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ МНОГОСТАДИЙНЫМИ СИСТЕМАМИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>INTELLIGENT CONTROL OF MULTISTAGE SYSTEMS OF METALLURGICAL PRODUCTION</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Кабулова</surname>
              <given-names>Евгения Георгиевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Kabulova</surname>
              <given-names>Evgeniya Georgievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>evgenia791@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»</aff>
        <aff xml:lang="en">Stary Oskol Technological Institute named after A.A. Ugarov (branch) NUST «MISIS»</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2019.24.1.022</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=577"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>На сегодняшний день уровень развития металлургического производства предъявляет высокие требования к системам управления производством и качеству выпускаемой металлопродукции, обусловленные развитием информационных технологий. Металлургическое производство с точки зрения управления и многостадийного характера изготовления продукции является сложной, большой системой с различными особенностями функционирования подсистем и элементов переделов. Традиционные методы моделирования для реализации управления такими системами малоэффективны, так как одной из основных проблем при этом является выбор оптимальных управленческих решений с учетом текущих ситуаций и ограничений на изменения значений технологических параметров. В этой связи возникает необходимость в разработке такой методологии, которая позволила бы повысить эффективность управления технологическими системами, организовать поддержку принятия решений в условиях неопределенности, обеспечить оперативность и точность информации для повышения качества металлопродукции и технико-экономических показателей и надежности производства. Целью исследования является применение новых методов анализа сложных производственных систем обработки информации, совершенствование управления и принятия решений, что позволит повысить эффективность функционирования предприятий и снизить долю продукции низкого качества. В результате предложена формализация задачи комплексного управления выходными показателями качества продукции с учетом неопределенности внутрисистемных факторов металлургического производства. Программная реализация алгоритмов повысит эффективность принятия решений за счет определения оптимальных технологических параметров из диапазона допустимых значений.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>To date, the level of development of metallurgical production imposes high&#13;
requirements to production management systems and the quality of steel products, due to the&#13;
development of information technology. Metallurgical production from the point of view of&#13;
management and multistage character of production is a complex, large system with different&#13;
characteristics of subsystems and elements of processing. Traditional methods of modeling for&#13;
the management of such systems are ineffective, as one of the main problems is the choice of&#13;
optimal management decisions taking into account current situations and restrictions on&#13;
changes in the values of technological parameters. In this regard, there is a need to develop a&#13;
methodology that would improve the management of technological systems, organize decisionmaking support in the face of uncertainty, to ensure the speed and accuracy of information to&#13;
improve the quality of metal products and technical and economic indicators and the reliability&#13;
of production. The application of new methods of analysis of complex production systems of&#13;
information processing, management improvement and decision-making will improve the&#13;
efficiency of enterprises and reduce the proportion of low-quality products. The aim of the&#13;
study is to use new methods of analysis of complex production systems of information&#13;
processing, improvement of management and decision-making, which will improve the&#13;
efficiency of enterprises and reduce the share of low-quality products. As a result, the&#13;
formalization of the problem of integrated management of output indicators of product quality,&#13;
taking into account the uncertainty of internal factors of metallurgical production. The&#13;
software implementation of the algorithms will increase the efficiency of decision-making by&#13;
determining the optimal technological parameters from the range of permissible values.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>металлургическое производство</kwd>
        <kwd>интеллектуальная поддержка управления</kwd>
        <kwd>многостадийная технология в условиях неопределенности</kwd>
        <kwd>металлургическое производство</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>metallurgical production</kwd>
        <kwd>intelligent control support</kwd>
        <kwd>multi-stage technology in the context of uncertainty</kwd>
        <kwd>metallurgical production</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бестужев -Лада И.В. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Изд-во&#13;
Мысль, 1982. - 430 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Кабулова Е.Г. Математическое моделирование производственных&#13;
процессов в металлургии. Старый Оскол: Изд-во «ТНТ», 2014. - 131 c.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических&#13;
многоуровневых систем. М.: Издательство «Мир», 1973. - 344 c.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Рожков И.М., Власов С.А., Мулько Г.Н. Математические модели для&#13;
выбора рациональной технологии и управления качеством стали. М.:&#13;
Металлургия, 1990. - 398 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Baldwin J.F., Guild N.C. Comparison of Fuzzy Sets on the Same Decision&#13;
Space // Fuzzy Sets and Systems. - 1879. - Vol. 2. - № 3. - Pp. 231-231.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Gitman M.B., Trusov P.V., Fedoseev S.A. On optimization of metal forming&#13;
with adaptable characteristics // Journal of Applied Mathematics and&#13;
Computing. - 2000. - Vol. 7. - No. 2. - Pp. 387-396.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Matsko I.I. Adaptive fuzzy decision tree with dynamic structure for automatic&#13;
process control system o of continuous-cast billet production // IOSR Journal&#13;
of Engineering. - 2012. - Vol. 2. - № 8. - Pp. 53-55.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Merkuryeva G. Computer Simulation in Industrial Management Games //&#13;
Proc. of MlM 2000. IFAK Symp. on Manufacturing, Modeling, Management&#13;
and Control. University of Patras, Rio, Greece. - 2000. - Pp. 69 -73.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Michalska H., Ellis J.E., Roberts P.D. Joint coordination method for the&#13;
steady state control of large-scale systems // Int. J. Syst. Sci. - 1985. - № 5. -&#13;
Pp. 605 - 618.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Saati T. and Kerns K. Analytical planning. Organization of systems. M: Radio&#13;
and communication, 1991. - 224 p.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Saati T.L. Decision-making. Method of the analysis of hierarchies. M.: Radio&#13;
and communication, 1993. - 278 p. </mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>