Life Cycle and Quality Control System
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-3-53-63Keywords:
predictive analytics, CALS-technologies, digital twin, product life cycle, digitalization of quality monitoring processesAbstract
The relevance of the study is determined by the need for industry to transition to new models of quality assurance under the conditions of digital transformation. Traditional methods of quality control and management do not fully account for the dynamics of production processes, thereby limiting the possibilities of predictive analysis and comprehensive diagnostics. The research is devoted to the development of conceptual approaches to designing the architecture of a digital quality control system for mission-critical products. Particular attention is given to the integration of digital twin technologies and CALS approaches, which create a unified information space for managing the product life cycle. Within the framework of the study, a model for organizing quality monitoring is proposed, based on the combination of digital traceability methods, automated data analysis, and feedback mechanisms. A systematization of modern technologies and metrics ensuring comprehensive quality assessment has been carried out, and methodological guidelines for adapting production processes to the conditions of a flexible digital environment have been developed. The main results of the work include the substantiation of the structure of the digital quality control architecture and the formation of a set of tools enabling the identification of internal reserves for efficiency improvement through predictive analytics and adaptive management. It is concluded that the proposed approach provides a higher level of reliability and resilience of production processes compared to traditional control methods. The practical significance of the study lies in the possibility of applying the presented models and provisions to improve quality management systems at enterprises in high-tech industries.References
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.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Гульназ Рафаиловна Мусина, Марина Владимировна Шинкевич

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.