№ 3 (496) 2024
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд № 3 (496) 2024 за Автор "Khmelniuk Mikhailo H."
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Maritime sector and digital transformation(Гельветика, 2024) Yalama Viktor V.; Khmelniuk Mikhailo H.; Yakovleva Olga Yu.; Trandafilov Volodymyr V.; Ялама В. В.; Хмельнюк М. Г.; Яковлева О. Ю.; Трандафілов В. В.Метою цього дослідження є застосування проектування, орієнтованого на можливості (CDD), для підвищення енергоефективності холодильних систем у холодильному ланцюзі, з особливим акцентом на цифровій трансформації. Це включає оптимізацію ефективності енергетичної системи та інтеграцію надійної системи управління ризиками. Методологія. Моделювання за допомогою Petri Net і альфа-алгоритму були використані для оптимізації єфективності енергетичної системи за допомогою методів Process Mining. Методологія наголошує на розробці цифрового холодильного підприємства з використанням шаблону об’єктно-орієнтованого проектування та вдосконалення, орієнтованого на можливості. Для забезпечення доступу в режимі реального часу до важливої інформації та підтримки прийняття стратегічних рішень використовувалися аналітика даних, платформи Big Data для конкретного домену та децентралізовані ІТ-інтегровані платформи, адаптовані до операцій холодового ланцюга. Результати. Дослідження показало, що застосування методології проектування, орієнтованої на можливості, у холодильних системах призводить до значного підвищення енергоефективності, зменшення впливу на навколишнє середовище та покращення продуктивності системи. Інтеграція управління ризиками в об’єктно-орієнтовану структуру розробки, орієнтовану на можливості, уможливила комплексне керування даними, підтримку прийняття рішень у режимі реального часу та оптимізовані організаційні процеси, сприяючи підвищенню ефективності. Наукова новизна. Це дослідження підкреслює інноваційне застосування проектування, орієнтованого на можливості, для цифрової трансформації холодильних систем холодильного ланцюга. Дослідження пропонує підхід шляхом поєднання моделювання Petri Net, альфа-алгоритму та методів Process Mining для оптимізації енергетичних систем та ефективної інтеграції управління ризиками. Практичне значення. Отримані результати підкреслюють важливість проактивних заходів, спрямованих на управління кліматом, стійкість та енергоефективність у вирішенні складних завдань, пов’язаних із холодильним зберіганням, транспортуванням і системними компонентами. Цифрова трансформація холодового ланцюга визначена як вирішальна для досягнення стійких, ефективних та інтелектуальних рішень для охолодження, що забезпечує конкурентоспроможність організацій на ринку, що швидко розвивається. Практичне застосування цього дослідження підтримує зусилля промисловості щодо задоволення зростаючих попитів на охолоджене транспортування та холодильне зберігання за допомогою інтеграції інноваційних технологій.