QUALITY MANAGEMENT OF KNOWLEDGE-BASED PROCESSES

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article shows the importance of information (digital) technologies in a successful high-tech enterprise. The directions of development of quality management tools and methods for knowledge-based innovative processes and productions at various stages of the product life cycle are analyzed. The most important methods are the digitalization of the collection, storage and analysis of large amounts of data, the control of production and management processes, the construction of a product lifecycle management system based on modern information technologies. To implement new approaches to the manufacturing process management, digital transformation is used - the process of transformation of a company aimed at forming a unified information environment throughout the product lifecycle, combining various methods and tools for data management at the enterprise. An important step in the development of data processing technology is the use of artificial intelligence and neural networks. Alongside with the development of information technology, the possibilities of analytics from descriptive to prescriptive and cognitive are also growing. Based on the analysis of best practices in quality management, it can be concluded that it is possible and necessary to digitalize knowledge-based processes with a transition to more efficient methods of organizing production and quality management.

Авторлар туралы

Viktor Vasiliev

ORCID iD: 0009-0002-9656-3651
doctor of technical sciences

Svetlana Alexandrova

Әдебиет тізімі

  1. Quality 4.0 – важная составная часть концепции Индустрии 4.0 URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Качество_4.0_(Quality_4.0)
  2. Руководство по влиянию и стратегии качества 4.0 URL: https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/ whitepaper2/quality-4-0-impact-strategy-109087.pdf
  3. Evgeny A. Kovrigin, Victor A. Vasiliev. Trends in the development of a digital quality management system in the aerospace industry // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 868 (2020) 012011 doi: 10.1088/1757-899X/868/1/012011.
  4. Victor A. Vasiliev, Svetlana V. Aleksandrova, Mark N. Aleksandrov. Problems of Implementing Information Security Management Systems. Proceedings of the 2020 IEEE (IT&QM&IS) Pp. 78–81.
  5. Vasiliev V.A., Aleksandrova S.V. The prospects for the creation of a digital quality management system DQMS // Proceedings of the 2020 IEEE International Conference «Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies», IT and QM and IS 2020. 2020. Pp. 53–55, 9322890.
  6. Васильев В.А., Александрова С.В., Александров М.Н. УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. Монография. Москва: Издательство: МАИ (Москва). 2020. 160 с. ISBN: 978-5-4316-0726-4
  7. Vasiliev V.A., Velmakina Y.V., Mayborodin A.B., Aleksandrova S.V. Use of Information Technologies for the Integration of an Enterprise Quality Management System with the Requirements of the Related Standards // Russian Metallurgy (Metally). 2020. 2020(13). Pp. 1644–1648.
  8. Рагимова С. Цифровая Индустрия 4.0 // Forbes. Цифровая трансформация бизнеса. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/brandvoice/sap/345779-chetyre-nol-v-nashu-polzu
  9. Васильев В.А., Александрова С.В., Александров М.Н. Интеграция менеджмента качества и цифровых технологий // Качество. Инновации. Образование. 2017. № 9 (148). C. 14–19.
  10. Козловский В.Н. Стратегическое планирование конкурентоспособности с точки зрения качества / В.Н. Козловский, Д.И. Панюков, С.А. Шанин // Стандарты и качество. 2017. № 3. С. 76–80.
  11. Рагуткин А.В., Сидоров М.И., Ставровский М.Е. Некоторые аспекты создания и согласования цифровых двойников изделий и производства // Технология машиностроения. 2020. № 4. С. 54–60.
  12. Рагуткин А.В., Сидоров М.И., Юрцев Е.С. Модели организации цифрового машиностроительного производства. М.: Издательство «Эко-Пресс», 2021. 289 с.
  13. Development of digital machine-building production in the industry 4.0 concept / A. V. Ragutkin [and ath.]. Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2018. Т. 47. № 4. Pp. 380–385.
  14. Васильев В.А., Александрова С.В. Цифровые технологии в управлении качеством // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 10. С. 35–41.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».