Графовые модели структурных зависимостей в цифровых двойниках как инструмент повышения социально-экономической эффективности предприятий

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты; Чебоксары; Чебоксары

Год издания: 2026

Ключевые слова: устойчивое развитие, цифровой двойник, графовые нейронные сети, предиктивное обслуживание, эффективность предприятия, каскадные отказы

Аннотация: В статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020Показать полностьюпоказано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, устойчивость занятости.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты

Номера страниц: 217-220

Место издания: Чебоксары

Персоны

  • Олейникова Олеся Олеговна (Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева)
  • Ступина Алена Александровна (Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева)
  • Потапов Борис Васильевич (Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева)

Вхождение в базы данных