| Author(s) | Collection number | Pages | Download abstract | Download full text |
|---|---|---|---|---|
| Шпак А. Ю., Tsutsa N. M. | № 1 (70) | 122-131 |
|
|
У статті досліджено проблему прогностичного оцінювання якості видавничо-поліграфічних процесів. Обґрунтовано доцільність створення інформаційної технології, здатної враховувати складну структуру технологічних зв’язків, вплив різнорідних факторів та багатокритеріальний характер прийняття рішень. Сформульовано наукову основу для моделювання якісних характеристик поліграфічних процесів із застосуванням логіко-математичних та семантичних засобів. Розроблено багаторівневу інформаційну технологію, що охоплює етапи аналізу предметної області, моделювання функцій, формалізованого подання вихідних даних, синтезування моделей факторів, оптимізації моделей, проєктування альтернативних варіантів реалізації досліджуваного видавничо-поліграфічного процесу, побудови моделей нечіткого логічного виведення, обчислення інтегрального показника якості. Суть виокремлених етапів полягає у побудові функціональної модель за методологією IDEF0, визначенні множини факторів якості, виконанні їх логіко-семантичного моделювання та побудові ієрархічної моделі з ваговими коефіцієнтами. Запропоновано вибір варіантів реалізації процесу на основі принципів Парето-оптимальності. Завершальним етапом є синтезування моделі нечіткого логічного виведення, формуванні бази знань і обчисленні прогнозованого рівня якості.
Узагальнююча модель інформаційної технології представлена у вигляді структурно-функціональної схеми. Запропоновану технологію можна адаптувати до будь-якого видавничо-поліграфічного процесу. Вона забезпечує повний цикл оцінювання — від збору даних до формування висновків у числовій формі. Технологія є універсальним інструментом для прогнозування якості та прийняття обґрунтованих рішень у багатофакторному середовищі.
Ключові слова: семантична мережа, математичне моделювання ієрархій, багатокритеріальна оптимізація, оптимальна альтернатива, нечітка логіка, оцінювання якості, інформаційна технологія, видавничо-поліграфічний процес, поліграфія.
doi: 10.32403/1998-6912-2025-1-70-116-121
- 1. Fang Q., Xiong G., Zhou M., Tamir T. S., Yan C. B., Wu, H., Shen Z., Wang, F. Y. Process monitoring, diagnosis and control of additive manufacturing. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022. № 21 (1). Pp. 1041–1067.
- 2. Kadyrova A., Kitanovski V., Pedersen M. Quality sssessment of 2.5 D prints using 2D image quality metrics. Applied Sciences, 2021. № 11 (16), 7470.
- 3. Lishchenko N., Piteľ J., Larshin V. Online monitoring of surface quality for diagnostic features in 3D printing. Machines, 2022. № 10 (7), 541.
- 4. Markatos N. G., Mousavi A. Manufacturing quality assessment in the industry 4.0 era: a review. Total Quality Management & Business Excellence, 2023. № 34 (13–14). Pp. 1655–1681.
- 5. Leo Kumar S. P. Knowledge-based expert system in manufacturing planning: state-of-the-art review. International Journal of Production Research, 2019. № 57 (15–16). Pp. 4766–4790.
- 6. Senkivskyi V., Kudriashova A., Pikh I., Hileta I., Lytovchenko O. Models of postpress processes designing. DCSMart, 2019. Pp. 259–270.
- 7. Pikh I., Senkivskyy V., Sikora L., Lysa N., Kudriashova A. Automated system for evaluating alternatives for developing innovative IT projects. Applied Sciences, 2025. № 15 (3), 1167.
- Senkivskyy V., Babichev S., Pikh I., Kudriashova A., Senkivska N., Kalynii I. Forecasting the reader’s demand level based on factors of interest in the book. CITRisk, 2021. Pp. 158–175.