Первым классификационным признаком является "тип автомобиля". В данном случае, внедрение новой модели автомобиля происходит на базе существующих автомобилей, что подразумевает наличие определенного типа автомобиля. В связи с этим, возможно использование АИС, основанной на методах машинного обучения для классификации типа автомобиля. Например, можно использовать алгоритм классификации на основе случайного леса или нейронные сети. Для обучения такой АИС необходимо использовать данные об уже существующих моделях автомобилей на автозаводе. Эти данные могут включать в себя информацию о параметрах автомобилей, таких как тип кузова, объем двигателя, мощность, наличие определенных опций и т.д. Второй классификационный признак - "стадия внедрения". Работники автозавода могут внедрять новую модель автомобиля на разных этапах производства, начиная от создания прототипа и заканчивая серийным производством. Для классификации стадии внедрения можно использовать различные методы машинного обучения, например, градиентный бустинг или метод опорных векторов. Для этого необходимо иметь данные о текущей стадии производства автомобилей на автозаводе, такие как количество изготовленных автомобилей, информацию о сборки автомобилей на производственной линии и другую соответствующую информацию. Третий классификационный признак - "результаты внедрения". Внедрение новой модели автомобиля может потенциально привести к различным результатам, таким как улучшение качества автомобилей, повышение производительности, снижение затрат и т.д. Для классификации результатов внедрения можно использовать методы анализа данных и статистического моделирования. Например, можно использовать методы регрессии для определения связи между внедрением новой модели автомобиля и соответствующими показателями качества, производительности или затрат. Для этого необходимо иметь данные о показателях качества, производительности и затратах на производство автомобилей до и после внедрения новой модели. Также можно использовать данные об оценках работников и клиентов, проводить опросы и т.д. Дополнительно можно применять алгоритмы обучения без учителя для обнаружения скрытых связей между внедрением новой модели и результатами. Таким образом, для каждого из классификационных признаков можно использовать разные методы машинного обучения и анализа данных, чтобы разработать подходящую АИС. Критериями для выбора подходящих АИС могут служить точность и устойчивость моделей, наличие доступных и сбалансированных данных для обучения и возможность интерпретации результатов.