Системний аналіз методів контролю якості з виробництва скломатеріалів - Гайдаєнко В`ячеслав Андрійович; Haidaienko Viacheslav (My University, 2025)
Магістерська робота містить 74 сторінки, 22 рисунка, 14 таблиць та 4 додатка. У процесі виконання було використано 16 джерел. У магістерській роботі проведено системний аналіз методів контролю технологічних процесів у виробництві скломатеріалів та розроблену інформаційну підпсистему для автоматизованого збору, аналізу та обробки технологічних даних. Розглянуто сучасні методи контролю параметрів виробництва, включаючи температурний режим, тиск, хімічний склад сировини та якість готової продукції. Здійснено порівняльний аналіз існуючих систем моніторингу та визначено їхні недоліки, зокрема обмежену інтеграцію з аналітичними інструментами та низький рівень автоматизації процесу прийняття рішень. Розроблена інформаційна підписистема реалізована у клієнт-серверній архітектурі та забезпечує безперервний контроль параметрів виробничого процесу, виявлення відхилень від нормативів та формування звітів для технологічного персоналу. Для аналізу даних використано алгоритми машинного навчання, які дозволяють своєчасно виявляти аномалії та прогнозувати можливі збої у виробництві. Практична значущість роботи полягає у підвищенні точності контролю якості скломатеріалів, скороченні часу реакції на технологічні відхилення та зниженні виробничих витрат за рахунок впровадження автоматизованих аналітичних механізмів.
Systematic analysis of quality control methods in the production of glass materials
Гайдаєнко, В. А. Системний аналіз методів контролю якості з виробництва скломатеріалів = Systematic analysis of quality control methods in the production of glass materials : магістреська робота ; спец. 124 "Системний аналіз" / В. А. Гайдаєнко ; наук. кер. Ю. О. Казимиренко. – Миколаїв : НУК, 2025. – 74 с.
Keywords: системний аналіз; контроль якості; виробництво скломатеріалів; інформаційна підсистема; машинне навчання; моніторинг; автоматизація; прогнозування аномалій; 124 "Системний аналіз"; systems analysis; quality control; glass production; information subsystem; machine learning; monitoring; automation; anomaly prediction