Аннотация:
Цель исследования. Исследование направлено на выявление возможностей применения различных инструментов моделирования в рамках функционирования «умного» нефтехимического производства. Достижению цели способствовало решение ряда задач: изучить возможности применения методологии IDEF0 в условиях построения «умного» производства, построить декомпозицию процесса внедрения нового оборудования в условиях «умного» нефтехимического производства в нотации BPMN, исследовать специфику нейросетевого моделирования и разработать модель нейронной сети в целях прогнозирования энергопотребления нефтехимических производств. Выводы. Резюмируется, что моделирование является неотъемлемым элементом проектирования и управления «умным» нефтехимическим производством, обеспечивает оптимизацию процессов, рационализацию информационно-коммуникационной среды предприятия, энергоресурсосбережение, повышение качества нефтехимической продукции, эффективности производства, сокращение негативного воздействия на окружающую среду; «умное» производство должно сопровождаться выработкой механизма цифровизации производственных процессов, регламентацией алгоритма построения киберпространства; необходим интегрированный подход к моделированию производства, предполагающий сквозное управление данными на всех этапах производства, с применением различных методов моделирования, консолидацию результатов моделирования в единой базе данных, что служит релевантной эмпирической базой для принятия рациональных управленческих решений. В результате исследования разработана схема ввода производственных активов в условиях «умного» производства (в нотации BPMN), транслирующая протекание данного процесса, учитывающая сложные ситуации, связанные с функционированием производственного оборудования; построена логико-информационная модель формирования «умного» нефтехимического производства (в нотации IDEF0), учитывающая взаимосвязи между подпроцессами и потенциальный эффект, позволяющая разработать инструкции и методические материалы по модернизации нефтехимического производства; предложена прогностическая модель регулирования уровня энергопотребления нефтехимическими предприятиями в зависимости от затрат на технологические инновации и от объемов загрязняющих выбросов, генерируемых промышленными предприятиями, основанная на обучении нейронных сетей разной архитектуры и позволяющая в соответствии с функцией активации скрытого слоя нейронной сети выявить тенденции изменения энергопотребления.
