CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES
ID елемента: 22588
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22588
eNUPPIR. "CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22588>.
eNUPPIR. "CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22588.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
CONCEPT OF SUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR LOAD BALANCING ON PHARMACEUTICAL SORTING LINES
Російська
.
Українська
КОНЦЕПЦІЯ РОБОТИ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ НА БАЗІ МЕТОДУ НАЙБЛИЖЧИХ СУСІДІВ ДЛЯ БАЛАНСУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ НА КОНВЕЄРНИХ ЛІНІЯХ СОРТУВАННЯ ПРОДУКЦІЇ
Опис
Англійська
This article presents a study on the concept of supervised machine learning algorithms based on the k-nearest neighbors method to optimize the load balancing process on pharmaceutical sorting lines. The pharmaceutical industry faces constantly changing loads and diverse packaging characteristics, requiring efficient strategies for managing production processes. The author proposes a concept based on the nearest neighbors principle to determine the optimal load for each sorting zone. The use of this method allows considering the context and similarity of sorting zones, leading to accurate and adaptive solutions. Sorting robots operating on pharmaceutical conveyor lines become more efficient in distributing packages across all working zones, resulting in reduced order assembly time and resource optimization.
Російська
30-33
Українська
Ця стаття представляє дослідження концепції роботи алгоритмів машинного навчання з учителем на основі методу найближчих сусідів для оптимізації процесу балансування навантаження на фармацевтичних лініях сортування. Сфера фармацевтики стикається з навантаженням, що постійно змінюється, і різноманітними характеристиками упаковок, що вимагає ефективних стратегій управління виробничими процесами. Автор пропонує концепцію, що базується на принципі найближчих сусідів, для визначення оптимального навантаження для кожної зони сортування. Використання цього методу дозволяє враховувати контекст і схожість зон сортування, що призводить до точних та адаптивних рішень. Роботи-сортирувальники, що працюють на фармацевтичних конвеєрних лініях, стають більш ефективними у розподілі упаковок по всіх робочих зонах, що призводить до зниження часу складання замовлень та оптимізації ресурсів.
Автор
Українська
Klymenko, Oleksandr
Тематика
Англійська
Industry 40
Англійська
Smart Manufacturing
Англійська
Logistics 40
Англійська
Warehousing 40
Англійська
Internet of Things
Англійська
Lean Production
Англійська
Load Balancing
Англійська
Sorting Conveyor Line
Англійська
Pharmaceutical Production
Російська
7
Українська
індустрія 40
Українська
розумне виробництво
Українська
логістика 40
Українська
складське господарство 40
Українська
Інтернет речей
Українська
бережливе виробництво
Українська
балансування навантаження
Українська
сортувальня конвеєрна лінія
Українська
фармацевтичне виробництво
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3263
10.26906/SUNZ.2024.1.028
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 75 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 28-30
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 28-30
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 28-30
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.1
2024. №1 (75)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3263/2685
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Oleksandr Klymenko
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22588