Жизненный цикл изделия и система контроля качества
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-3-53-63Ключевые слова:
предиктивная аналитика, CALS-технологии, цифровой двойник, жизненный цикл изделия, цифровизация процессов мониторинга качестваАннотация
Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода промышленности к новым моделям обеспечения качества в условиях цифровой трансформации. Традиционные методы контроля и управления качеством не позволяют в полной мере учитывать динамику производственных процессов, ограничивая возможности предиктивного анализа и комплексной диагностики. Статья посвящена разработке концептуальных подходов к построению архитектуры цифровой системы контроля качества продукции ответственного назначения. Особое внимание уделено интеграции технологий цифровых двойников и CALS-подходов, формирующих единое информационное пространство управления жизненным циклом изделия. В рамках исследования предложена модель организации мониторинга качества, основанная на сочетании методов цифровой прослеживаемости, автоматизированного анализа данных и системы обратной связи. Проведена систематизация современных технологий и метрик, обеспечивающих всестороннюю оценку качества, а также разработаны методические положения по адаптации производственных процессов к условиям гибкой цифровой среды. Основные результаты работы - обоснование структуры цифровой архитектуры контроля качества и формирование комплекса инструментов, позволяющих выявлять внутренние резервы повышения эффективности за счет предиктивной аналитики и адаптивного управления. Сделан вывод, что предложенный подход обеспечивает высокий уровень надежности и устойчивости производственных процессов по сравнению с традиционными методами контроля. Практическая значимость работы заключается в возможности использования представленных моделей и положений для совершенствования систем управления качеством на предприятиях высокотехнологичных отраслей.Библиографические ссылки
Zhong D. (2023) Overview of predictive maintenance based on digital twin. PMC (MDPI/NCBI) [Электронный ресурс]. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10070392/(дата обращения: 06.06.2025).
Van Dinter R. (2022) Predictive maintenance using digital twins: A systematic review. Journal of Manufacturing Systems (Elsevier), 2022. Science Direct.
Хитрых Д. Цифровые двойники в промышленности: истоки и перспективы // CTA. Центр технологий и автоматизации [Электронный ресурс]. URL: https://www.cta.ru/articles/soel/2022/2022-1/165628/(дата обращения: 06.06.2025).
Митиогло А. М. Предиктивное обслуживание оборудования: зарубежный и отечественный опыт // Молодой ученый. 2021. № 25 (367) [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/367/117940/(дата обращения: 06.06.2025).
Кубасов И. А. Цифровой двойник: технология, революционизирующая методы работы предприятий // Last Mil. 2023. № 110. С. 72-76. DOI: 10.22184/2070-8963.2023.110.2.72.76
Цифровые двойники в системах управления / А. С. Минзов, А. Ю. Невский, О. Р. Баронов, С. В. Немчанинова // Вестник систем управления, вычислительной техники и информатики. 2024. № 2. С. 29-35. DOI: 10.21681/2311-3456-2024-2-29-35
Анализ эффективности внедрения предиктивного обслуживания горнодобывающего оборудования на основе технологий Индустрии 4.0 / К. В. Харченко, А. Ж. Зубец, Е. И. Москвитина, Л. М. Бабаян, А. М. Лаффах // Горная промышленность. 2024. № 4. С. 130-136.
Яковлева М. В., Шалина А. И. Алгоритм принятия решений о внедрении предиктивного обслуживания оборудования на высокотехнологичных предприятия // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13, № 1. С. 159-172. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117426. 1ECONOMIC.RU
Шангина Е. Внедрение CALS-технологий в России // Proceedings of the International Scientific Conference “Far East Con” (ISCFEC 2020). Владивосток : Atlantis Press, 2020. С. 2872-2877. DOI: 10.2991/aebmr.k.200321.051
Чжун Д., Ван Л., Ли С., Чжан Х. Обзор предиктивного обслуживания на основе цифрового двойника // Applied Sciences. 2023. Т. 13, № 9. С. 5123. DOI: 10.3390/app13095123
Евдокимова Е. Н., Солдак Ю. М. Промышленный интернет вещей (IIoT): технологии будущего в производственном менеджменте : статья-обзор. 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://dblib.rsreu.ru/data/publications/6249_text.pdf (дата обращения: 06.06.2025).
Фомин С. Н. Виртуальная и дополненная реальность в инженерных системах. М. : Научная книга, 2022. 301 с.
Динамический мониторинг технологического оборудования : монография / Б. М. Бржозовский, В. В. Мартынов, И. Н. Янкин, М. Б. Бровкова. Саратов : Саратовский государственный технический университет, 2008. 312 с.
Веревкин А. П., Муртазин Т. М. Искусственный интеллект в задачах моделирования, управления, диагностики технологических процессов : монография. Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. 232 с.
Гришин Е. С. Непрерывный мониторинг и диагностика промышленного оборудования : монография. Калининград : Изд-во Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта, 2020.
Харитонов Д. В. Цифровая трансформация промышленности: стратегии и инструменты повышения эффективности производства. М. : Инфра-М, 2020. 256 с.
Акимов С. В., Верхова Г. В., Меткин Н. П. Теоретические основы CALS : монография. Санкт-Петербург : СПбГУТ, 2018. 263 с.
Братухин А. Г. CALS-технологии в жизненном цикле Российской конкурентоспособной гражданской авиатехники: SSJ-100 : монография : в 2 кн. М. : МАИ-ПРИНТ, 2014.
Садовская Т. Г., Дадонов В. А., Дроговоз П. А. Производственно-экономический потенциал наукоемкого предприятия : монография / под ред. Т.Г. Садовской. М. : Изд-во МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2023. 273 с.
Разиньков П. И., Разинькова О. П. Производственный потенциал предприятия. Формирование и использование : монография. Тверь : Тверской гос. техн. ун-т, 2023. 131 с.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Гульназ Рафаиловна Мусина, Марина Владимировна Шинкевич

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.