Анализ экономической эффективности использования методов машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации управленческих решений в промышленности

В монографии рассматриваются современные подходы к внедрению технологий машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) в управленческие процессы промышленных предприятий. Авторы подробно анализируют, как эти инновационные методы могут повысить производительность, снизить издержки и улучшить качество принимаемых решений. В монографии представлены реальные кейсы и примеры успешного применения ML и AI в различных отраслях промышленности, таких как машиностроение, химическая промышленность и энергетика. Особое внимание уделяется экономическим аспектам внедрения данных технологий, включая оценку затрат на разработку и внедрение, а также анализ возврата инвестиций (ROI). Автор также рассматривает потенциальные риски и барьеры, с которыми могут столкнуться предприятия при переходе на автоматизированные системы управления. В монографии приводятся рекомендации по выбору оптимальных стратегий и инструментов для успешной интеграции ML и AI в бизнес-процессы. Монография будет полезна руководителям предприятий, менеджерам, специалистам по информационным технологиям и всем, кто интересуется современными тенденциями в области автоматизации и цифровой трансформации промышленности.