HIGH-TECH TECHNOLOGIES FOR THE IMPROVEMENT OF THE PRODUCTIVITY AND RELIABILITY OF MECHANICAL ENGINEERING PRODUCTS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Economics evaluation method of high-tech technologies application for part process of various purpose made of hard-to-machone steel or alloys at machine-building enterprises is presented. It is shown that the overall economic effect of using high-tech technologies in production processes consists of direct and additional effects. Direct benefits can be obtained by optimizing the modes and changing the conditions of machining parts, increasing the durability of the used metal-cutting tool and improving the manufacturing system as a whole by increasing its reliability and vibration resistance. To achieve direct benefits, it is proposed to use iodine-containing agents in the machining parts processing procedure and metal-cutting tool sharpening, as well as the supply of cooled ionized air both to the contact zone of the tool and the surface of the part. Additive effect can be obtained both by improving the quality of the machined surface of the part, and by perfecting organizational and technological measures during repair work, maintenance and routine maintenance within the operation of mechanical engineering products. The main components of the additive economic effect are viewed and the technique for their determination is given. Based on the analysis of the developed technique for the economics evaluation for high-tech technologies in part process together with its testing at a number of machine-building enterprises, the authors prove that its use provides calculated data comparable to the actual benefits, and can be applied in any type of production, including machine maintenance.

About the authors

V. Ivanovich Butenko

Don State Technical University

Email: tag.tm@donstu.ru
doctor of technical sciences

Valeriy Aleksandrovich Lebedev

Don State Technical University

Email: va.lebidev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7305-6046
Department of Mechanical Engineering Technology, professor, candidate of technical sciences

Roman Gennad'evich Kadach

Don State Technical University

Email: rkad925@mail.ru

References

  1. Чернова О.В. Экономическая эффективность новой техники, технологии и организации производства: методические указания. Ковров: КГТА, 2011. 32 с.
  2. Сустина Т.А., Сафина Д.М. Методика оценки экономической эффективности инвестиций во внедрение мероприятий бережливого производства // Российское предпринимательство. 2018. Т. 19. № 10. С. 3085−3094. doi.org/10.18334/rp.19.10.39490.
  3. Батьковский А.М., Кравчук П.В., Стяжкин А.Н. Оценка экономической эффективности производства высокотехнологичной продукции инновационно-активными предприятиями отрасли // Креативная экономика. 2019. Т. 13. №1. С. 115‒128. doi.org/10.18334/ce.13.139738.
  4. Бутенко В.И., Дуров Д.С., Шаповалов Р.Г. Наукоёмкие технологии создания высокоресурсных деталей машин. Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2014. 404 с.
  5. Бутенко В.И. Научные основы функциональной инженерии поверхностного слоя деталей машин. Ростов-на-Дону: Изд. центр ДГТУ, 2017. 481 с.
  6. Яковлева Е.А. Анализ экономической эффективности нововведений на основе стоимостного подхода // Креативная экономика. 2015. Т. 9. №11. С. 1385‒1396. doi.org/10.18334/ce.9.11.2169.
  7. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: ИНФРА-М, 2008. 826 с.
  8. Уколов А.И. Оценка рисков: учебник. М.: Директив-Медиа, 2018. 627 с.
  9. Коган А.Б., Болдырев Н.П. Теоретические аспекты эффективности экономических систем // Вестник Оренбургского государственного университета. 2016. № 58. С. 45−55.
  10. Экономическая эффективность технических решений: учеб. пособие / С.Г. Баранчикова [и др.]; под общ. ред. Проф. И.В. Ершовой. Екатеринбург: Изд-во Урал. Ун-та, 2016. 140 с.
  11. Справочник технолога-машиностроителя: в 2-х т. / под ред. А.М. Дальского, А.Г. Косиловой, Р.К. Мещерякова, А.Г. Суслова. М.: Машиностроение-1, 2001.
  12. Бутенко В.И., Куприк А.В. Технико-экономическая оценка эффективности использования йодосодержащих смазочно-охлаждающих технологических средств при выполнении сверлильных операций // Фундаментальные основы физики, химии и механики наукоёмких технологических систем формообразования и сборки изделий: Сборник трудов международного научного симпозиума технологов-машиностроителей. Ростов-на-Дону: ДГТУ, 2022. С. 20‒26.
  13. Бутенко В.И. Применение йода и его соединений в процессах обработки и эксплуатации деталей машин. Ростов-на-Дону: Изд. центр ДГТУ, 2023. 242 с.
  14. Скляренко В.К., Прудников В.М. Экономика предприятия: учебник. М.: ИНФРА-М, 2009. 528 с.
  15. Терешина В.В. Анализ потребности производственной системы в материальных ресурсах для оценки эффективности деятельности [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ecsocman.hse.ru.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».