Прогнозування робочих днів погодо-залежного виробництва за допомогою фільтра Калмана

Анотація

У роботі представлено підхід до прогнозування робочих днів у погодозалежних видах виробництва на основі фільтра Калмана. Сфера застосування охоплює галузі, що безпосередньо залежать від погодних умов, зокрема будівництво, сільське господарство, ремонт дорожньої інфраструктури та логістичні операції, де своєчасне планування ресурсів і робочої сили має вирішальне значення. Запропоновано математичну модель, яка забезпечує динамічну оцінку придатності умов до виконання робіт, використовуючи часові ряди метеорологічних змінних (температуру повітря, швидкість вітру, рівень вологості, опади). Модель реалізована у середовищі Python із використанням відкритого API NASA POWER як джерела актуальних погодних даних. Застосування фільтра Калмана дало змогу усунути шумові коливання у вхідних параметрах, згладити ряди спостережень та отримати більш точну оцінку стану системи в режимі реального часу. Одержаний прогноз дозволяє автоматично формувати маркери «робочий» чи «неробочий» день для різних геолокацій та типів робіт, що дає змогу підприємствам оперативно адаптувати свої виробничі графіки до зміни погодних умов. Результати моделювання підтвердили високу точність і стабільність прогнозів, зокрема за наявності пропусків у даних або локальних аномальних значень. Також продемонстровано переваги фільтра Калмана у порівнянні з методами, заснованими на фіксованих порогах, що забезпечило кращу відповідність фактичному виробничому календарю. Одержані результати засвідчують ефективність запропонованого підходу для автоматизованого планування погодозалежних видів діяльності. Запропоноване рішення може бути масштабоване для використання в ІТ-системах управління виробництвом. Модель має прикладну цінність для підприємств, що прагнуть мінімізувати ризики простоїв, пов’язаних із нестабільними кліматичними умовами.