Quality Management of High-Tech Products Using ISI Technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In conditions of global competition and rapid technological progress, high-tech products are becoming an important element of economic growth and innovative development. Managing the quality of such products is a critical factor that directly affects their competitiveness. Modern ISI technologies, including automated control systems, big data analysis, digital twins and machine learning, play a key role in optimizing quality management processes. However, the implementation of these technologies is accompanied by a number of difficulties that require detailed analysis and development of recommendations.

In the course of this study, an analysis of existing scientific papers has been conducted on the problems of quality management of high-tech products using intelligent manufacturing and information technologies.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. V. Ryzhkova

Siberian State University of Geosystems and Technologies

Author for correspondence.
Email: alena.tarasova.2014@mail.ru

Assistant

Russian Federation, Novosibirsk

A. V. Shaburova

Siberian State University of Geosystems and Technologies

Email: aelita_shaburova@mail.ru

Dr. (Ec.), Assoc. Prof., Director of the Institute of Optics and Information Security Technologies

Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Chesalin A.N., Grodzenskiy S.Y., Nilov M.Y., and Pham V.T. Cybernetics, Economics and Organization of Mechanical Engineering Production, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol. 862; https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/862/4/042032.
  2. Kuznetsova S.V., Semenov A.S., Trudy MAI, 2023, no. 131.
  3. Ibragimova Z.M., Dzhamaldinova M.A., Colloquium-journal, 2022, no. 31(154); https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-bolshih-dannyh-upravleniya-tsepochkami-postavok-na-osnove-iot-pri-uchastii-promyshlennyh-otrasley.
  4. Larionova O.A., Larionov A.I. Actual problems of modern science and production, III All-Russian sc. and tech. conf., 2018, pp. 134–138.
  5. Borgardt E.A., Bobel’ D.N., International Journal of Humanities and Natural Sciences, vol. 8-1(59), 2021, pp.178–180.
  6. Borovkov A.I., Ryabov Yu.A., Shcherbina L.A., etc. Digital twins in high-tech industry: monograph, ed. by A.I. Borovkov, St. Petersburg, Politekh-Press, 2022, 492 P.
  7. Kokorev D.S., Posmakov N.P., Colloquium-journal, 2019, no. 26(50); https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tsifrovyh-dvoynikov-v-proizvodstvennyh-protsessah.
  8. Tret’yakova T.I., Plyusnina E.V. Efficiency of information systems for organizing and managing high-tech enterprise; https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-informatsionnyh-sistem-organizatsii-i-upravleniya-naukoemkim-predpriyatiem.
  9. Kaznacheeva A.A., Zakharkina S.V., Vlasenko O.M., Ryzhkova E.A., Inzhenernyy vestnik Dona, 2021, no. 12.
  10. Sosfenov D.A., Innovatsii i investitsii, 2023, no. 5, pp. 149–152.
  11. Mentsiev A.U., Aygumov T.G., Emirova G.A., Inzhenernyy vestnik Dona, 2023, no. 2.
  12. Abramova А.А., Ekonomika i kachestvo sistem svyazi, 2023, no. 3.
  13. Kuzin E.G., Gornoe oborudovanie i elektromekhanika, 2023, no. 1(165), pp. 41–49.
  14. Lyapuntsova E.V., Izvestiya TulGU. Tekhnicheskie nauki, 2023, is. 7, pp. 263–266.
  15. Tarasova A., Glavnyy inzhener. Upravlenie promyshlennym proizvodstvom, 2019, no. 2; https://panor.ru/articles/problematika-vnedreniya-innovatsionnykh-tekhnologiy-na-proizvodstvennykh-predpriyatiyakh/6814.html#.
  16. Tsytsarova N., Fedyukova G., Ekonomika i upravlenie, 2022, no. 1(163).
  17. Dzhafari M.S., Drygin A.A., Nauchno-metodicheskiy elektronnyy zhurnal Kontsept, 2017, vol. 39, pp. 536–540; http://e-koncept.ru/2017/970434.htm.
  18. Kudukhova A.R., Skif. Voprosy studencheskoy nauki, 2019, no. 8(36).
  19. Shtarev V., Lazarev A., Komissarov K., CADmaster. Kompleksnaya avtomatizatsiya, 2007, no. 5(40).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 АСМС

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».