This is an outdated version published on 2025-09-22. Read the most recent version.

APPLICATION OF DIGITAL FORECASTING MODELS TO IMPROVE THE EFFICIENCY AND QUALITY OF PRODUCTS OF PROCESSING ENTERPRISES IN KYRGYZSTAN

Authors

  • Nargul Aidarbekovna Sydykova Osh State University
  • Nematilla Abdilahatovich Sopubekov Osh Technological University

DOI:

https://doi.org/10.65469/eijournal.2025.3.3.5

Keywords:

digital models, predictive analytics, processing industry, product quality, forecasting, digital twins, machine learning, Kyrgyzstan

Abstract

The article discusses modern approaches to the use of digital forecasting models to optimize production processes and improve product quality at processing plants in Kyrgyzstan. Special attention is paid to predictive analytics methods, digital twins and machine learning systems that ensure timely identification of risks of equipment failures and deviations in production parameters. The analysis of the effectiveness of the implementation of models is carried out using the example of enterprises in the food, dairy and textile industries. Calculation tables, application examples and recommendations for further development of digital solutions are presented.

References

Имаралиев Ө.Р. Аймактык экономиканын өнүгүүсүнө жергиликтүү билим берүү мекемелеринин салымы [Текст] / Ө.Р. Имаралиев, Примберди кызы А. // Известия Ошского технологического университета.-Ош: ОшТУ, 2020-№1. С. 257-259.

Имаралиев Ө.Р. Сыдыкова Н.А. Региондого жумушсуздуктун абалына экономикалык анализ.-Бишкек: М.Рыскулов атындагы кыргыз экономикалык университетти, 2 (55) 22

Бектуров Э.Ж. Цифровизация производственных процессов в промышленности Кыргызстана // Вестник КРСУ. — 2023. — №2. — С. 45–52.

Концепция цифровой трансформации Кыргызской Республики на 2024–2028 годы. — Бишкек: Министерство цифрового развития КР, 2024.

Пупырев В.В. Методы машинного обучения для предиктивного обслуживания оборудования. — М.: Инфра-М, 2022. — 256 с.

Иванов И.А., Сидоров П.В. Цифровые двойники и аналитика в промышленности // Автоматизация и IT. — 2023. — №4. — С. 33–41.

Отчет Национального статистического комитета КР «Промышленность Кыргызстана 2023». — Бишкек, 2024.

Сагынбаев Т.К. Влияние цифровых технологий на развитие обрабатывающих производств // Экономика и инновации. — 2024. — №1. — С. 21–29.

Громов Д.А. Предиктивное обслуживание и цифровые платформы в промышленности // Цифровая экономика. — 2023. — №3. — С. 14–22.

Кадыров А.М. Использование искусственного интеллекта для анализа производственных процессов в пищевой отрасли // Промышленные технологии. — 2024. — №5. — С. 50–59.

Эркебаев У.З., Мусаева Н.Ж. (2025). Окуучулардын окууга болгон мотивациясын жогорулатуу үчүн билим берүү процесстеринде геймификацияны колдонуу. Евразия изилдөөлөрү ачык журналы, 2(2), бб. 24-33. DOI: 10.65469/eijournal.2025.2.4

Имаралиев О.Р., Аширов Н.С., Хашимова Г.А. (2025). Ишкананын каржылык ресурстарын пландоо каражаттары. Евразия изилдөөлөрү ачык журналы, 1(1), бб. 26-32. DOI: 10.65469/eijournal.2025.1.4

Бексултанов А.А., Мелисов А.Н., Аманова Г.Ж. (2025). Экономикалык чечимдерди кабыл алууда прогноздук моделдердин колдонулушу. Евразия изилдөөлөрү ачык журналы, 1(1), бб. 33-39. DOI: 10.65469/eijournal.2025.1.5

Downloads

Published

2025-09-22

Versions

Issue

No. 3(3) (2025): Open Journal of Eurasian Issues

Section

COMPUTER SCIENCE