Концепція роботи алгоритмів машинного навчання на базі методу найближчих сусідів для балансування навантаження на конвеєрних лініях сортування продукції

Abstract

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.