Рассматриваются возможности применения искусственного интеллекта в системе бережливого производства пивоваренной отрасли с целью сокращения потерь, повышения стабильности качества и роста производительности. Цель работы заключается в определении круга технологических и управленческих задач, решаемых с использованием искусственного интеллекта в рамках концепции бережливого производства. Проанализированы этапы пивоваренного процесса, наиболее чувствительные к отклонениям параметров, включая обработку сырья, брожение, фильтрацию и упаковку. Показано, что ключевое значение имеет этап брожения, для которого интеллектуальные системы обеспечивают непрерывный контроль температуры, кислотности и концентрации сахаров. Установлено, что внедрение алгоритмов машинного обучения позволяет оптимизировать режимы брожения и сократить его продолжительность с 21 до 7 дней без ухудшения показателей качества. Приведена классификация методов машинного обучения и обосновано их применение для прогнозирования окончания брожения, раннего выявления аномалий работы оборудования и автоматизированного контроля качества продукции. Рассмотрена интеграция интеллектуальных решений в иерархию производственных информационных систем уровня планирования ресурсов предприятия, управления производственными операциями и диспетчерского контроля. Показано, что совместное использование инструментов бережливого производства и искусственного интеллекта обеспечивает синергетический эффект за счет снижения потерь сырья, уменьшения простоев и сокращения доли брака. Сделан вывод о целесообразности внедрения искусственного интеллекта на пивоваренных предприятиях различного масштаба в качестве инструмента непрерывного совершенствования и повышения конкурентоспособности.

1. Анисимов А.Ю., Алексахин А.Н., Алексахина С.А., Алёхин Е.И. Искусственный интеллект в современном обществе: текущее состояние и оценка перспектив развития // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-sovremennom-obschestve-tekuschee-sostoyanie-i-otsenka-perspektiv-razvitiya (дата обращения: 08.12.2024).

2. Васильев А.И. Искусственный интеллект в управлении качеством пива // Пивоварение и безалкогольная промышленность. 2021. № 1. С. 22–28.

3. Дементьев К.И. Анализ мирового опыта применения искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов предприятий // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-mirovogo-opyta-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-dlya-optimizatsii-biznes-protsessov-predpriyatiy (дата обращения: 08.12.2024).

4. Дрогин А.В. Искусственный интеллект в пивоварении. URL: https://drogin.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-pivovarenii/ (дата обращения: 08.12.2024).

5. Ибрагимова Н.А., Ибрагимов З.З. Эффективное использование искусственного интеллекта в производстве // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2019. С. 639–642.

6. Мальцева И.Ф., Шульгина Ю.В. Использование систем искусственного интеллекта в управленческих и производственных процессах // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. С. 220–228.

7. Михеев П.Н. Технологии искусственного интеллекта в пищевой промышленности // Инновации и инвестиции. 2023. С. 536–539.

8. Монахов Р.Р., Батищев А.В. Применение искусственного интеллекта в собственном бизнесе в сфере информационных технологий // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. С. 514–520.

9. Применение технологий искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий / Пасечник Д. [и др.] // European Scientific Journal. URL: https://esj.today/PDF/101ECVN623.pdf (дата обращения: 10.12.2024).

10. Русов А.В. Современные тенденции и использование искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и научных исследованиях // Научный журнал. 2023. С. 172–177.

11. Скрипников А.В., Фролова Л.Н., Саввина Е.А., Кулигин Д.Р., Васечкин В.М. Цифровизация с использованием AI, как фактор повышения качества и эффективности при производстве спирта // Сборник научных статей и докладов XI Международной научно-практической конференции. 2024. С. 594–600.

12. Смирнов С.И. Интеллектуальные системы в пивоварении: от анализа данных до управления производством // Технологии пищевой промышленности. 2021. № 3. С. 12–18.

13. Тимчук Е.Г. Применение искусственного интеллекта в пищевой промышленности // Научные труды Дальрыбвтуза. 2022. Т. 61. № 3. С. 21–42.

14. Тимчук Е.Г. Важность искусственного интеллекта и робототехники в пищевой промышленности и производстве напитков // Научные труды Дальрыбвтуза. 2022. Т. 61. № 4. С. 24–44.

15. Хацкелевич А.Н., Рудаков С.А., Егоров Г.А. Применение технологий искусственного интеллекта как один из факторов конкурентоспособности бизнеса в четвёртой промышленной революции // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2024. № 1. С. 184–199.

16. Anderson T., White R. Machine Learning Applications in Brewing: A Case Study // Journal of Artificial Intelligence in Food Science. 2023. Vol. 7. P. 45–60.

17. Beer Organoleptic Optimisation: Utilising Swarm Intelligence and Evolutionary Computation Methods / al-Rifaie M.M., Cavazza M. // arXiv preprint. 2020. arXiv:2004.03438. URL: https://arxiv.org/abs/2004.03438 (дата обращения: 11.12.2024).

18. Johnson R., Smith K. Artificial Intelligence in Brewing: A Comprehensive Review // Journal of Food Engineering. 2020. Vol. 45. P. 123–135.

19. Brown L., Taylor M. AI-Driven Quality Control in Beer Production // International Journal of Brewing Science. 2021. Vol. 12. P. 89–102.

20. Lee H., Park J. Application of Neural Networks for Flavor Profiling in Craft Beer // Food Research International. 2022. Vol. 56. P. 210–225.