11. Цифровизация процессов восстановления сельскохозяйственной техники / Л. Л. Хорошко, П. М. Кузнецов

Печать

УДК 631.171:004.9

DOI: 10.15507/2658-4123.030.202004.711-722

Цифровизация процессов восстановления сельскохозяйственной техники

Хорошко Леонид Леонидович
заведующий кафедрой системного моделирования и автоматизированного проектирования ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4), кандидат технических наук, профессор, Researcher ID: P-2951-2014, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7487-8997, Scopus ID: 14039206400, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Кузнецов Павел Михайлович
профессор кафедры системного моделирования и автоматизированного проектирования ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4), доктор технических наук, Researcher ID: K-8831-2018, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9237-3848, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Введение. Целью работы является разработка основных положений цифровизации процессов организации диагностики и ремонта сельскохозяйственной техники.
Материалы и методы. Спецификой функционирования сельскохозяйственной техники является работа в крайне неблагоприятных условиях, таких как значительное загрязнение абразивом (элементами грунта, пылью и др.), работа в условиях незащищенности от природных условий, напряженная работа в течение смены и др. Вследствие перечисленных факторов регулярно возникает необходимость в организации профилактических и ремонтных работ. Эти факторы в значительной степени удлиняют сроки проведения ремонтно-восстановительных работ, что негативно отражается на эффективности. Проведенный обзор состояния формирования информационной среды для планирования и распределения сельскохозяйственной техники по ремонтным предприятиям показал, что этот вопрос недостаточно проработан. Авторы предлагают свой вариант решения задачи рационального распределения сельскохозяйственной техники для проведения ремонтно-восстановительных работ.
Результаты исследования. В данной статье установлены основные положения формирования структурных связей баз данных, используемых при нахождении рациональных решений организации ремонтно-восстановительных работ сельскохозяйственной техники. В связи с тем, что решение подобной задачи является трудоемким и осуществляется в условиях, динамически меняющихся во времени, предложена математическая модель производственной среды ремонтных организаций, которая реализуется средствами вычислительной техники. Определены требования к моделям, описывающим состояние производственной системы ремонтных организаций. Предложена модель обобщенной производственной системы.
Обсуждение и заключение. Разработка, представленная в данной статье, позволяет повысить уровень автоматизации процессов распределения сельскохозяйственной техники по рабочим местам производственной системы ремонтных предприятий. Реализация подхода к планированию и распределению ремонтируемой сельскохозяйственной техники по рабочим местам ремонтных предприятий позволит повысить эффективность ремонтных работ, их качественные параметры, сократить время, оптимизировать структуру технологического оборудования ремонтных предприятий.

Ключевые слова: ремонтные работы, технологический процесс, автоматизация, математическая модель, база данных, трудоемкость, производительность

Для цитирования: Хорошко, Л. Л. Цифровизация процессов восстановления сельскохозяйственной техники / Л. Л. Хорошко, П. М. Кузнецов. – DOI 10.15507/2658-4123.030.202004.711-722 // Инженерные технологии и системы. – 2020. – Т. 30, № 4. – С. 711–722.

Заявленный вклад соавторов: Л. Л. Хорошко – научное руководство, постановка задачи исследования, анализ литературных данных; П. М. Кузнецов – разработка математического аппарата моделей проектирования.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Поступила 02.07.2020; принята к публикации 16.09.2020;
опубликована онлайн 30.12.2020

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Акашев, З. Т. Методология совершенствования и выбора структуры технологических процессов горнодобывающих предприятий / З. Т. Акашев // Тяжелое машиностроение. – 2005. – № 12. – С. 17–19. − Рез. англ.

2. Corporate Knowledge Management in Ramp-Up Conditions: the Stakeholder Interests Account, the Responsibility Centers Allocation / J. Y. Yeleneva, A. A. Kharin, K. S. Yelenev [et al.]. – DOI 10.1016/j.cirpj.2017.12.002 // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. – 2018. – Vol. 23. – Pp. 207–216. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S175558171730072X (дата обращения: 18.11.2020).

3. Андреев, В. Н. Оценка качества производственного менеджмента как инструмент формирования системы управления созданием и развитием конкурентоспособных машиностроительных предприятий / В. Н. Андреев, М. Е. Просвирина // Главный механик. – 2010. – № 8. – С. 27–31. – Рез. англ.

4. Ягопольский, А. Г. Проблемы инновационного развития машиностроения России / А. Г. Ягопольский, А. А. Домнышев, Е. А. Воронцов // Инновации и инвестиции. – 2019. – № 2. – С. 7–9. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-innovatsionnogo-razvitiya-mashinostroeniya-rossii (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

5. Martinov, G. M. Numerical Control of Large Precision Machining Centers by the AxiOMA Contol System / G. M. Martinov, N. V. Kozak. – DOI 10.3103/S1068798X15070114 // Russian Engineering Research. – 2015. – Vol. 35, Issue 7. – Pp. 534–538. – URL: https://link.springer.com/article/10.3103%2FS1068798X15070114 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

6. Кузнецов, П. М. Целеустремленная среда проектно-операционного управления / П. М. Кузнецов, Г. А. Цырков // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2017. – № 4. – С. 10–14. – Рез. англ.

7. Проектно-операционное управление в машиностроительном производстве / А. В. Цырков, П. М. Кузнецов, Г. А. Цырков [и др.]. – DOI 10.15507/0236-2910.028.201804.511-522 // Вестник Мордовского университета. – 2018. – Т. 28, № 4. – С. 511–522. – URL: http://vestnik.mrsu.ru/index.php/en/articles2-en/75-18-4/565-10-15507-0236-2910-028-201804-3 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

8. Борзенков, В. В. Автоматизированное проектирование технологического процесса обработки деталей на основе их макроэлементной структуры / В. В. Борзенков, Н. П. Дьяконова // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2005. – № 1. – С. 18–21. – URL: http://vkit.ru/index.php/archive-rus/102-01 (дата обращения: 18.11.2020).

9. Maksimovskii, D. E. Automation of Process Design by Design-Technological Parameterization / D. E. Maksimovskii. – DOI 10.3103/S1068798X1109019X // Russian Engineering Research. – 2011. – Vol. 31, Issue 9. – Pp. 870–872. – URL: https://link.springer.com/article/10.3103/S1068798X1109019X#citeas (дата обращения: 18.11.2020).

10. Informational Relational Models for Calculating the Cutting Conditions in Automatic Control Systems / S. Yu. Kalyakulin, V. V. Kuzmin, E. V. Mitin, S. P. Suldin. – DOI 10.3103/S1068798X18120250 // Russian Engineering Research. – 2018. – Vol. 38, Issue 12. – Pp. 1049–1052. – URL: https://link.springer.com/article/10.3103%2FS1068798X18120250#citeas (дата обращения: 18.11.2020).

11. Проектирование структуры технологических процессов на основе синтеза / С. Ю. Калякулин, В. В. Кузьмин, Э. В. Митин [и др.]. – DOI 10.15507/0236-2910.028.201801.077-084 // Вестник Мордовского университета. – 2018. – Т. 28, № 1. – С. 77–84. – URL: http://vestnik.mrsu.ru/index.php/en/articles2-en/58-18-1/385-10-15507-0236-2910-028-201801-06 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

12. САПР при моделировании режимов технологических процессов производства элементов конструкций летательных аппаратов / В. Ю. Астапов, Л. Л. Хорошко, П. Афшари, А. Л. Хорошко // Труды МАИ. – 2016. – Вып. 87. – 20 с. – URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/207/astapov_khoroshko_afshari-payam_khoroshko_rus.pdf?lang=ru&issue=87 (дата обращения: 18.11.2020).

13. Stephenson, D. A. Metal Cutting Theory and Practice / D. A. Stephenson, J. S. Agapiou. – DOI 10.1201/9781315373119. – 3^rd ed. – Boca Raton : CRC Press, 2016. – 969 p. – URL: https://www.taylorfrancis.com/books/9781315373119 (дата обращения: 18.11.2020).

14. Weis, B. X. From Idea to Innovation. A Handbook for Inventors, Decision Makers and Organizations / B. X. Weis. – DOI 10.1007/978-3-642-54171-1. – Heidelberg : Springer-Verlag Berlin, 2015. – 263 p. – URL: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-54171-1 (дата обращения: 18.11.2020).

15. Кузнецов, П. М. Цифровизация процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования / П. М. Кузнецов, Л. Л. Хорошко. – DOI 10.25018/0236-1493-2019-10-0-195-205 // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2019. – № 10. – С. 195–205. – URL: http://giab-online.ru/catalog/12886 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

16. Algorithms, Mechanisms and Procedures for the Computer-Aided Project Generation System / A. O. Butko, A. P. Briukhovetskii, D. E. Grigoriev, K. S. Kalashnikov // International Journal of Applied Engineering Research. – 2017. – Vol. 12, Issue 24. – Pp.14199–14207. – URL: https://www.researchgate.net/publication/329683563_Algorithms_mechanisms_and_procedures_for_the_computer-aided_project_generation_system (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

17. Бутко, А. О. Алгоритмы подсистемы автоматизации построения проектов в составе комплекса анализа организационно-технических решений / А. О. Бутко, Д. А. Колесников // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2018. – № 3. – С. 3–9. – URL: http://izdat.ntckompas.ru/editions/magazine_news/detail.php?ELEMENT_ID=23671&SECTION_ID=159&ID=174 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

18. Дмитриев, Б. М. Диагностика технического состояния гибкой производственной системы / Б. М. Дмитриев // Ремонт. Восстановление. Модернизация. – 2018. – № 1. – С. 10–14. – URL: http://www.nait.ru/journals/number.php?p_number_id=2724 (дата обращения: 18.11.2020). – Рез. англ.

19. Self-Programming of the Tool Trajectory in CNC Lathes / V. A. Timiryazev, M. Z. Khostikoev, V. N. Konoplev, A. V. Vetyugov. – DOI 10.3103/S1068798X19020114 // Russian Engineering Research. – 2019. – Vol. 39. – Pp. 154–157. – URL: https://link.springer.com/article/10.3103%2FS1068798X19020114#citeas (дата обращения: 18.11.2020).

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.