Совершенствование системы принятия решений при дефектации гильз цилиндров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ремонт двигателя внутреннего сгорания является задачей, предъявляющей повышенные требования квалификации к сотрудникам организации, что приводит к необходимости использования различных инструментов для снижения вероятности ошибки. Так, для предприятий с минимальным внедрением цифровых технологий можно применить балльную систему оценки целесообразности проведения ремонта. Но такой метод оценки недостаточно удобен для предприятий, имеющих более развитую цифровую среду, поэтому для них более удачным решением будет использование программного обеспечения, позволяющего также провести анализ экономических затрат на ремонт, что позволит снизить влияние человеческого фактора, а также повысить эффективность процесса дефектации.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

П. В. Голиницкий

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева

Автор, ответственный за переписку.
Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

У. Ю. Антонова

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Э. И. Черкасова

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Л. А. Гринченко

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Kheifetz M. L. Design of mechatronic engineering systemsin digitalized traditional and additive manufacturing // J. of Advanced Materials and Technologies. 2021. V. 6 (1). P. 18.
  2. Шендрикова О. О., Елфимова И. Ф. Исследование процессов цифровизации промышленных предприятий // Организатор производства. 2019. Т. 27. № 1. С. 16. https://doi.org/10.25987/VSTU.2019.88.65.002
  3. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh., Temasova G. N., Vergazova Yu. G. Analysis of the quality of manufacturing holes for sprockets of chain drives of agricultural machinery // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: Int. Conf. on Environmental Technologies and Engineering for Sustainable Development, Tashkent, 12–15 октября 2022 года, 2022. P. 012028. https://doi.org/10.1088/1755–1315/1112/1/012028
  4. Бондарева Г. И., Леонов О. А., Шкаруба Н. Ж. и др. Разработка алгоритма верификации запасных частей при ремонте машин // Сельский механизатор. 2022. № 10. С. 27. https://doi.org/10.47336/0131-7393-2022-10-27-28-29
  5. Леонов О. А., Шкаруба Н. Ж. Нормирование погрешности косвенных измерений при приёмо-сдаточных испытаниях двигателей // Измерительная техника. 2022. № 8. С. 23. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-8-23-27
  6. Shkaruba N. Z., Leonov O. A. Permissible Measurement Error in Monitoring the Shape and Position of Surfaces // Russian Engineering Research. 2021. V. 41 (3). P. 211. https://doi.org/10.3103/S1068798X21030175
  7. Erokhin M. N., Leonov O. A., Shkaruba N. Zh. et al. Standardizing the Permissible Mass Error in Monitoring Connecting Rods and Pistons // Russian Engineering Research. 2021. V. 41 (12). P. 1156. https://doi.org/10.3103/S1068798X2112011X
  8. Bondareva G. I., Temasova G. N., Leonov O. A. et al. Assessing External Defects at Manufacturing Enterprises // Russian Engineering Research. 2022. V. 42 (2). P. 151. https://doi.org/10.3103/S1068798X22020046
  9. Lopes T., Guerreiro S. Assessing business process models: a literature review on techniques for BPMN testing and formal verification // Business Process Management Journal. 2023. № 29. P. 133.
  10. Gureev A. A. Process management improvement in the reconstruction of facilities based on breakthrough business process modeling technology // Quality. Innovation. Education. 2020. V. 2 (166). P. 96. https://doi.org/10.31145/1999-513x-2020-2-96-100
  11. Голиницкий П. В., Антонова У. Ю., Гринченко Л. А., Видникевич С. Ю. Применение цифровых инструментов для совершенствования производственного процесса // Компетентность. 2023. № 5. С. 32. https://doi.org/10.24412/1993-8780-2023-5-32-37

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Распределение по вероятности появления дефектов гильз цилиндров.

Скачать (10KB)
3. Рис. 2. Схема процесса проведения дефектации.

Скачать (70KB)
4. Рис. 3. Алгоритм программного обеспечения.

Скачать (663KB)

© Российская академия наук, 2024

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».