Об управлении качеством с учетом технологических данных и оценки влияния человеческого фактора на примере шинного производства

Авторы: Колосова О.В., Куценко И.А., Терещенко В.В.

Рассматривается подход к построению системы поддержки принятия решений по повышению качества в производстве, учитывающий как технологические условия, так и человеческий фактор. Предлагается архитектура экспертной системы как надстройка над штатной АСУТП. Для целей настоящего исследования использовалась метрика управленческих решений, полученная в имитационных прогонах производственного процесса в игровом симуляторе. Технологический компонент прошел производственную апробацию на действующем шинном предприятии. Результаты апробации подтверждают работоспособность отдельных элементов подхода. Эффективность методики как единого инструмента не проверялась, так как для этого нужна сквозная промышленная апробация на всем цикле принятия и реализации решения.

Аффилиация авторов
Куценко Иван Андреевич – аспирант,
Колосова Ольга Владимировна – д-р техн. наук, профессор, профессор,
Терещенко Владислав Владимирович – старший преподаватель, Высшая школа передовых цифровых технологий ПИШ «Цифровой инжиниринг», e-mail: tereschenko_vv@spbstu.ru
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого.

Список литературы
1. Беляев С.В., Панов С.А., Романов А.Н. Экономический эф¬фект внедрения системы мониторинга работы вулкани¬зационного оборудования на АО «Кордиант-Восток» // Вестник Сибирского института бизнеса и информаци¬онных технологий. 2020. №2 (34).
2. Yum B.-J. A bibliography of the literature on process capability indices (PCIs): 2010-2021, Part II: Multivariate PCI- and functional PCI-related papers, special applications, software packages, and omitted papers // Quality and Reliability Engineering International. 2023.
3. Rezaei J. Best-worst multi-criteria decision-making method // Omega. 2015. Vol. 53. P. 49-57.
4. Новиков Д.А. Теория управления организационными си¬стемами. 3-е изд., испр. и доп. М.: Физматлит, 2012. 604 с.
5. Новиков Д.А. Управление проектами: организационные механизмы. М.: ПМСОФТ, 2007. 140 с.
6. Tereshchenko V.V., Kasianenko E.O., Salkutsan S.V., Klochkov Y.S. Telemetry-Based Identification of Decision Patterns Affecting Production System Performance During Organizational Transformation // Proceedings on Engineering Sciences. 2026. Vol. 8, No. 3. Art. 7. 10.

Ключевые слова: автомобильные шины, АСУТП, организационный проект, поддержка принятия решений, пригодность процесса, промышленная автоматизация, риск-профиль, технологическая телеметрия, управление качеством, управленческая телеметрия

Статья из Автоматизация в промышленности №10/2026

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Российская микроэлектроника: проблемы и тренды

Программное средство для построения матрицы дренирования нефтегазовых скважин с применением кластерного анализа

Анализ риска возникновения дефектов сварки в роботизированных комплексах в условиях неопределённости

Применение фрактального анализа для классификации акустических сигналов, возникающих в изоляции трансформатора при электрических разрядах или вибрации

Анализ тенденций развития LiDAR-технологий в управлении робототехническими комплексами. Ч. 1. Классификация лидаров и их характеристики

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.

Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.

В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.

Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.