Интегрированный подход к обеспечению качества промышленных данных для решений на основе искусственного интеллекта

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в промышленность в рамках концепции Industry 4.0 требует эффективного управления промышленными данными. Однако их неоднородность, низкое качество и сложность обработки в реальном времени остаются ключевыми проблемами, ограничивающими широкое применение ИИ-решений. В работе систематизируются подходы к управлению промышленными данными, разработаны критерии их качества и практические рекомендации по их подготовке для эффективного обучения моделей ИИ в условиях реального производства. Разработана методика оценки качества данных на основе четырехуровневой системы критериев, охватывающих доступность, точность, полноту и безопасность информации. Разработанные в исследовании подходы позволяют существенно повысить эффективность управления промышленными данными при внедрении технологий ИИ.