SANOAT ISHLAB CHIQARISH JARAYONLARIDA SUNʼIY INTELLEKTDAN FOYDALANISH YOʻNALISHLARI
Annotatsiya
Ushbu maqola sanoat ishlab chiqarish jarayonlarida sunʼiy intellekt texnologiyalaridan foydalanishning asosiy yoʻnalishlari, ularning amaliy qoʻllanilishi hamda zamonaviy sanoat korxonalarida raqamli transformatsiya jarayonlariga taʼsirini tahlil qilishga bagʻishlangan. Tadqiqotda sunʼiy intellektning sanoat ishlab chiqarishidagi prognozli texnik xizmat koʻrsatish, sifat nazorati, taʼminot zanjirini boshqarish va ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish kabi sohalardagi amaliy natijalari koʻrib chiqilgan. Shuningdek, Oʻzbekiston sanoat korxonalarida sunʼiy intellekt texnologiyalarini joriy etish istiqbollari va dolzarb muammolar tahlil qilingan.References
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2025-yil 22-oktabrdagi PF-189-son " Sunʼiy intellekt texnologiyalarini yanada rivojlantirishga oid qoʻshimcha chora- tadbirlar toʻgʻrisida"gi Farmoni https://lex.uz/docs/-7789403
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2018-yil 3-iyul PQ-3832-son "Oʻzbekiston Respublikasida raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish chora-tadbirlari toʻgʻrisida"gi Qarori. https://lex.uz/docs/-3806053
- O Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktabrdagi PQ-358- son " Sunʼiy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash toʻgʻrisida"gi Qarori. https://lex.uz/docs/-7158604
- World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2024. — Geneva, 2024. — pp. 32-58
- McKinsey Global Institute. Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier? — 2023. — pp. 47-65
- McKinsey & Company. The State of AI in 2024: Gen AI adoption and beyond. — New York, 2024. — pp. 1-28
- Deloitte Insights. State of AI in the Enterprise, 5th Edition. — 2024. — pp. 12- 38
- Lee J., Bagheri B., Kao H. A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems // Manufacturing Letters. — 2015. — Vol. 3. — pp. 18-23
- Zhong R.Y., Xu X., Klotz E., Newman S.T. Intelligent Manufacturing in the Context of Industry 4.0: A Review // Engineering. — 2017. — Vol. 3(5). — pp. 616- 630
- Tao F., Qi Q., Liu A., Kusiak A. Data-driven smart manufacturing // Journal of Manufacturing Systems. — 2018. — Vol. 48. — pp. 157-169
- Wang J., Ma Y., Zhang L. et al. Deep learning for smart manufacturing: Methods and applications // Journal of Manufacturing Systems. — 2018. — Vol. 48. — pp. 144-156
- Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. — W.W. Norton & Company, 2014. — 306 p
- Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. — World Economic Forum, Geneva, 2016. — 184 p
- Siemens AG. Digital Twin Technology in Manufacturing: Applications and Benefits. — Munich, 2023
- Mobley R.K. An Introduction to Predictive Maintenance. — 2nd ed. — Butterworth-Heinemann, 2002. — 437 p
- Ran Y., Zhou X., Lin P. et al. A Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches // IEEE Communications Surveys & Tutorials. — 2022. — Vol. 24(1). — pp. 231-264
- Kusiak A. Smart manufacturing // International Journal of Production Research. — 2018. — Vol. 56(1-2). — pp. 508-517
- Wuest T., Weimer D., Irgens C., Thoben K.D. Machine learning in manufacturing: advantages, challenges, and applications // Production & Manufacturing Research. — 2016. — Vol. 4(1). — pp. 23-45
- www.stat.uz — Oʻzbekiston Respublikasi Statistika qoʻmitasining rasmiy sayti
- www.mitc.uz — Oʻzbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi rasmiy sayti
- www.weforum.org — Jahon iqtisodiy forumining rasmiy sayti
- www.mckinsey.com/mgi — McKinsey Global Institute rasmiy sayti
Yuklab olishlar
Yuklab olish ma’lumotlari hali mavjud emas.