Методологические основы постпроизводственного мониторинга качества изделий в контексте CALS-концепции

Гульназ Рафаиловна Мусина; Евгений Сергеевич Воробьев

doi:10.22213/2413-1172-2026-3-73-82

Авторы

Г. Р. Мусина Казанский национальный исследовательский технологический университет
Е. С. Воробьев Казанский национальный исследовательский технологический университет

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2026-3-73-82

Ключевые слова:

управление качеством, CALS-технологии, постпроизводственный мониторинг, цифровой след изделия, жизненный цикл изделия, предиктивная аналитика, закон Вейбулла

Аннотация

Эксплуатационная надежность машиностроительной продукции напрямую определяет уровень ее конкурентоспособности и величину гарантийных издержек завода-изготовителя. Аналитические данные Минпромторга показывают, что более 70 % отечественных предприятий до сих пор не имеют цифровых систем для контроля качества на этапе сервисного обслуживания. В связи с этим до 16 % критических дефектов проявляется только в первый год работы техники. В подобных условиях становится жизненно необходимо создавать замкнутые цифровые контуры управления качеством на базе действующих стандартов ИСО. Статья посвящена научно-методической организации постпроизводственного мониторинга дефектов металлических изделий. Главный акцент сделан на интеграции эксплуатационных сведений с этапами проектирования и производства внутри единой среды CALS-технологий. Данный подход устраняет разрыв между цехом и сервисной службой. Для решения поставленных задач предложен алгоритм формирования сквозного цифрового следа изделия. Он объединяет платформы ERP, MES и PLM. Авторами разработана вероятностная модель оценки остаточного ресурса на основе закона распределения Вейбулла. Практическая апробация методологии проходила в цеховых условиях машиностроительного завода. Исследование охватывало процессы пайки медных трубопроводов и дальнейшую проверку герметичности узлов гелиевыми течеискателями. В ходе работы создана модель сквозного контроля, связывающая методы неразрушающего контроля с алгоритмами предиктивной аналитики. Внедрение предложенных решений дало ощутимый экономический результат. Время реакции на производственные отклонения сократилось в два раза. Уровень повторного брака на участке пайки снизился на 78,5 %, а точность прогнозирования наработки на отказ выросла до 95,8 %.

Биографии авторов

Г. Р. Мусина, Казанский национальный исследовательский технологический университет

старший преподаватель кафедры оборудования химических заводов

Е. С. Воробьев, Казанский национальный исследовательский технологический университет

кандидат технических наук, доцент кафедры оборудования химических заводов

Библиографические ссылки

Мусина Г. Р., Шинкевич М. В. Жизненный цикл изделия и система контроля качества // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2025. Т. 28, № 3. С. 53-63. DOI: 10.22213/2413-1172-2025-3-53-63

Елизаров В. А. Интегрированные системы управления качеством промышленных предприятий на основе сквозного мониторинга // СТИН. 2024. № 5. С. 28-33. DOI: 10.3103/S1068798X2408012X

Мусина Г. Р., Шинкевич М. В. Состояние и перспективы внедрения цифровых технологий на предприятиях машиностроения // Наука и бизнес: пути развития. 2023. № 12. С. 137-140. DOI: 10.25683/VOLBI.2023.150.862

Шинкевич А. И., Галимуллина Ф. Ф. Управление качеством в вертикально-интегрированных производственных системах: монография. Казань: Изд-во КНИТУ, 2022. 184 с. ISBN 978-5-7882-3180-8

Абрамовичи М., Вебер К. Информационная интеграция жизненного цикла продукции в системах замкнутого цикла // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2022. № 2. С. 34-42.

Галимуллина Ф. Ф., Харитонов Д. В. Внедрение CALS-технологий на предприятиях машиностроительного комплекса // Итоговая научно-образовательная конференция студентов КФУ: сборник тезисов. Казань: Изд-во Казанского ун-та, 2022. Т. 25, № 8. С. 88-94.

Nahavandi S. (2021) Industry 5.0 - A Human-Centric Solution for Closed-Loop Quality Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 51, no. 8, pp. 4981-4994. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2924467

Stark A., Weber C. (2023) Product Lifecycle Management in the Digital Era. IEEE Transactions on Engineering Management, vol. 70, no. 3, pp. 1042-1055. DOI: 10.1007/978-3-030-97772-5

Мусина Г. Р. Разработка концепции модуля постпроизводственного мониторинга в составе ИСУП предприятия бытовой техники // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2025. № 6 (87). С. 573-580.

Колесников С. Г., Ромашкина О. В. Применение методов неразрушающего контроля в системах предиктивной аналитики машиностроительных производств // Дефектоскопия. 2023. № 11. С. 51-59. DOI: 10.1134/S106183092311005X

Psarommatis F., May G., Dreyfus P.-A., Kiritsis D. (2020) Zero Defect Manufacturing: State-of-the-Art and Review.International Journal of Production Researchб vol. 58, no. 4, pp. 1230-1255. DOI: 10.1080/00207543.2019.1661538

Орлова Т. Н. Построение сквозных каналов данных в корпоративных информационных системах ERP - MES - PLM // Программные продукты и системы. 2023. Т. 36, № 2. С. 201-209. DOI: 10.15827/0236-235X.142.201-209

Яковлев Д. Е., Чекмарев А. В. Интеграция систем класса ERP - MES - PLM в цифровом производстве // Промышленная инженерия и логистика. 2024. № 1. С. 15-23.

Гниломедов П. И., Шапцев В. А. Математические модели надёжности систем при законе распределения Вейбулла // Автометрия. 2021. Т. 57, № 3. С. 112-120. DOI: 10.15372/AUT20210314

Богданова Л. В., Зайцев И. П. Цифровой след изделия как основа предиктивного управления качеством в машиностроении // Вопросы радиоэлектроники. 2023. № 4. С. 45-52. DOI: 10.21774/2218-6042-2023-4-45-52

Рудаков А. М. Цифровые двойники в управлении качеством машиностроительной продукции // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2022. № 4 (398). С. 114-121. DOI: 10.47367/0021-3497_2022_4_114

Смирнов И. В. Методология статистического управления процессами в условиях цифровой трансформации // Методы менеджмента качества. 2023. № 7. С. 16-23. DOI: 10.34923/MMQ.2023.77.7.003

Садовская Т. Г., Шастова Г. А. Цифровые инструменты мониторинга дефектов наукоемкой продукции // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2024. № 2 (767). С. 61-70. DOI: 10.18698/0536-1044-2024-2-61-70

Frank A.G., Dalenogare L.S., Ayala N.F. (2019) Industry 4.0 Technologies: Implementation Patterns in Manufacturing Companies.International Journal of Production Economics, vol. 210, pp. 15-26. DOI: 10.1016/j.ijpe.2019.01.004

Tao F., Qi Q., Liu A., Kusiak A. (2018) Data-Driven Smart Manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, vol. 48, part C, pp. 157-169. DOI: 10.1016/j.jmsy.2018.01.006