ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОДГОТОВКИ ЦИФРОВОГО МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены технологические аспекты цифровизации машиностроительного производства на этапе предпроизводственной технологической подготовки (ТПП). Методы исследования: содержательный анализ базовых понятий ТПП, определенных нормативной документацией – национальными стандартами, составляющими основу единой системы технологической документации. Показано, что формальный переход к цифровому производству формирует феномен трансформации базовых понятий – основной акцент делается на технологии моделирования в ущерб технологиям производства. В результате анализа этапов ТПП в соответствии с нормативными документами показаны особенности ТПП для цифрового производства. Результаты исследования: для основных проектных задач технологического содержания показаны проблемы ТПП, сформированные цифровизацией производства: проблемы рационального выбора обрабатывающего оборудования; проблемы рационального выбора методов обработки; рационального назначения технологических условий обработки. Показано, что в условиях производства, насыщенного информационными и аппаратными средствами управления технологическим оборудованием, необходимо совершенствовать системы обратной связи для реализации оперативной диагностики и активного управления элементами технологической системы для гарантированного обеспечения качества продукции. Показано, что процесс, методы и средтва ТПП должны быть адаптированы к условиям конкретного производства. Показано, что задачи ТПП, связанные с рациональным выбором и назначением условий обработки, должны быть перенесены непосредственно на стадию обработки. Такой перенос позволяет оперативно учитывать вариативность свойств материалов обрабатываемой заготовки и режущего инструмента. Основные выводы: рациональное применение принципов цифровизации позволит рассматривать комплекс программно-информационных и аппаратных средств технологического проектирования и управления обрабатывающим оборудованием как технологический искусственный интеллект – накопленный опыт и знания специалистов технологических служб, адаптированные к условиям конкретного предприятия.

Об авторах

Юлий Львович Чигиринский

Волгоградский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Julio-Tchigirinsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5620-5337
SPIN-код: 4817-4424
Scopus Author ID: 9037863700
ResearcherId: L-9790-2015
кафедра "Технология машиностроения", профессор, доктор технических наук

Александр Рональдович Ингеманссон

АО «ФНПЦ «Титан-Баррикады»

Email: aleing@yandex.ru
кандидат технических наук

Список литературы

  1. Гайдукова Е. Что такое цифровое производство? // 20 мая 2020 г. URL : https://www.comindware.ru/blog/что-такое-цифровое-производство.
  2. Чигиринский Ю.Л., Крайнев Д.В., Фролов Е.М. Цифровизация машиностроительного производства: технологическая подготовка, производство, прослеживание // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 8 (134). C. 39-48. DOI : 10.30987/2223-4608-2022-8-39-48. EDN: PFVKOK
  3. Паршина И.С., Кривоногов С.А., Фролов Е.Б. Цифровые модели производственной системы в машиностроительных предприятиях ОПК / И.С. Паршина // РИТМ машиностоения. 2021. № 9. C. 27-29.
  4. Соломенцев Ю.М., Соломенцев Ю.М., Фролов Е.Б. Цифровые двойники изделия и производственной системы // Генеральный директор. Управление промышленным предприятием. 2018. № 8. C. 26-33.
  5. Цифровизация промышленности. Обзор // TAdvisor. - URL : https://www.tadviser.ru/index.php/ Статья:Цифровизация_промышленности._Обзор_TAdviser.
  6. Ингеманссон А.Р. Основные положения методологии технологической подготовки производства и адаптивного управления в цифровых производственных системах для механической обработки // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2021. № 1 (248). С. 15-18. DOI :10.35211/1990-5297-2021-1-248-15-18. EDN: YVWWVY
  7. Чигиринский Ю.Л. Современное состояние и тенденции развития технологической подготовки машиностроительного производства // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2020. № 8 (110). C. 29-35. DOI : 10.30987/2223-4608-2020-8-29-35. EDN: YUQPUL
  8. Справочник технолога / под общ. ред. А.Г. Суслова. М.: Инновационное машиностроение, 2019. 800 с.
  9. Вертикаль. Система автоматизированного проектирования технологических процессов (2023) URL : https://ascon.ru/products/vertikal/
  10. Базров Б.М. Фундаментальные основы технологической подготовки производства // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2019. № 7 (97). C. 24-29. DOI : 10.30987/article_5cf7bd2fbe4f43.90942178. EDN: FKFHQH
  11. Научное обоснование и реализация цифровых технологий низкотемпературного плазменного формирования композитных структур на поверхностях прецизионных геометрически сложных металлических изделий: промежуточный отчет о НИР 19-19-00101 , ИМАШ РАН. 2022.
  12. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К.А. Птицына. 2-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1408 с. ISBN 5-8459-0887-6

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».