TRANSFORMATION OF THE INFORMATION STRUCTURE AS A TOOL FOR EFFICIENCY INCREASE IN HIGH-VARIETY PRODUCTION

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Characteristics of high-variety production enterprise are viewed, in particular: technological training, operational management and improvement of production efficiency. The issues of increasing the competitiveness of a high-variety production enterprise, determining the requirements for the processes of management and preparation of production with a focus on ensuring efficient loading of technological equipment, planning the operation of production sites while maintaining high flexibility, are highlighted. The key problems identified. The following ones can be noted: the lack of statistical information for calculations and planning in relation to the conditions of a particular production; insufficient level of interaction of services and production units; a static approach to managing a dynamic production system; lack of effective feedback channels that allow tracking the current production situation for appropriate analysis and giving necessary corrections. It is shown that the use of digital technologies and software has significant potential for solving problems in the considered production conditions. The existing means of digitalization make significant improvements possible in the level of interaction between departments and the interconnection of individual stages of preparation and operation of production, the availability of necessary information and quick delivery of it. The prospects for the development of the enterprise information environment for improving the efficiency of technological preparation of production and its operational management are identified. The necessity of having feedback channels that allow monitoring the current production situation for appropriate analysis and development of necessary corrections in the conditions of the stochastic nature of production processes and enterprise agility is determined. The practicability of integrating digital production systems based on adaptive management systems having technological intelligence into the information environment of an enterprise is reasoned out. Thus, the intellectualization of production requires the modernization of the principles of building information support for the production process.

About the authors

Julius L'vovich Chigirinsky

Volgograd State Technical University

Email: Julio-Tchigirinsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5620-5337
SPIN-code: 4817-4424
Scopus Author ID: 9037863700
ResearcherId: L-9790-2015
Department of Mechanical Engineering Technology, professor, doctor of technical sciences

Dmitry Vadimovich Krainev

Volgograd State Technical University

Email: krainevdv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8762-4251
docent, candidate of technical sciences

Zhanna Sergeevna Tikhonova

Volgograd State Technical University

Email: tihonova-ganna@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5047-0244
graduate student of technical sciences

References

  1. Промышленное производство в России. 2023: Стат.сб. / Росстат. М.: 2023. 259 c.
  2. Тенденции развития и модернизация промышленности регионов России. Итоги 2022 года // Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. URL: https://www.рэу.рф/~file/44385/Тенденции+развития+и+модернизации+промышленности+регионов+России+выпуск+4.pdf (дата обращения: 04.02.2024)
  3. Кузнецов С.В., Горин Е.А. Промышленность макрорегиона «Северо-Запад»: адаптация к новым реалиям // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2023. № 3 (74). С. 17–23. doi: 10.52897/2411-4588-2023-3-17-23. EDN QAIQLS.
  4. Капитанов А.В., Митрофанов В.Г. Анализ закономерностей развития переналаживаемых производственных систем многономенклатурного производства // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2016. № 5(184). С. 61–66. EDN VYWZWP.
  5. Вороненко В.П., Седых М.И., Шашин А.Д. Проблемы проведения технологической подготовки производства в многономенклатурном производстве // Инновационные технологии в металлообработке: Всероссийская научно-практическая заочная конференция с международным участием: сборник научных трудов (посвящается 90-летию Заслуженного деятеля науки и техники РСФСР, д.т.н., профессора Л.В. Худобина), Ульяновск, 25 ноября 2018 года / Ответственный редактор Н.И. Веткасов. Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2019. С. 326–330. EDN BBCRNJ.
  6. Анализ существующих методов технической подготовки мелкосерийного производства http://pereosnastka.ru/ (Анализ существующих методов технической подготовки мелкосерийного производства – Совершенствование производства (pereosnastka.ru)) (дата обращения: 06.02.2024).
  7. Костюков В.Д., Сычев В.Н., Селиверстов А.И., Цырков А.В. Проектирование технологической подготовки производства // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СAD/CAM/PDM - 2010): ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ, Москва, 19–21 октября 2010 года. М.: ООО «Аналитик», 2010. С. 293–297. EDN TCTBTT.
  8. Хрусталева И.Н., Любомудров С.А., Романов П.И. Автоматизация технологической подготовки единичного и мелкосерийного производства // Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки. 2018. Т. 24, № 1. С. 113–121. doi: 10.18721/JEST.240111. EDN YUJEKA.
  9. Чигиринский Ю.Л. Информационная структура маршрутного технологического проектирования // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2019. № 8 (98). C. 41–48.
  10. Селиванов С.Г., Гаврилова О.А. Методы оптимизации технологических процессов в авиадвигателестроении // Information Technologies for Intelligent Decision Making Support ITIDS'2015 : Proceedings of the 3rd International Conference, Ufa, 18–21 мая 2015 года / General Chair Woman: Yusupova Nafisa. Том 1. Ufa: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2015. С. 188–193. EDN VKSKSR.
  11. Коновалова Г.И. Концепция формирования конкурентоспособности машиностроительного предприятия в условиях жесткой рыночной конкуренции // Организатор производства. 2019. Т. 27, № 3. С. 92–101. doi: 10.25987/VSTU.2019.42.50.008. EDN NYWRLZ.
  12. Долгов В.А. Повышение эффективности многономенклатурного машиностроительного производства путем адаптации работ технологического процесса к текущему состоянию технологической системы // Вестник МГТУ «Станкин». 2011. № 3(15). С. 83–87. EDN NWDWHR.
  13. Галимов М.Р., Якимович Б.А. Постановка задачи применения показателя конструктивно-технологической сложности для управления затратами незавершенного производства // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2006. № 3(31). С. 107–108. EDN KAUNMT.
  14. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная правительством РФ от 28 июля 2017 г. №1632-р. URL:http://www. government.ru/docs/28653/ (дата обращения: 03.02.2024).
  15. Вороненко В.П., Шашин А.Д. От адаптивного управления станочным оборудованием до адаптивного цифрового управления механообрабатывающим участком // Вестник РГАТА имени П. А. Соловьева. 2018. № 2(45). С. 66–73. EDN URVKIV.
  16. Воробьев А.М., Щеглов Д.К., Данилова Л.Г. и др. Концепция создания единой среды проектирования, как первый этап обеспечения жизненного цикла изделий. Опыт ОАО «КБСМ» // Журнал CADmaster, № 2(42). М.: Нанософт, 2008. С. 16–20.
  17. Вертикаль. Система автоматизированного проектирования техноло-гических процессов (2023) URL : https://ascon.ru/products/vertikal/ (дата обра-щения: 06.02.2024)
  18. Базров Б.М. Модульная технология в машиностроении. М.: Машиностроение, 2001. 368 с.
  19. Назарьев А.В., Бочкарев П.Ю., Митин С.Г. Формализация стратегии выявления критичных требований к сборке при проведении технологической подготовки многономенклатурных машиностроительных производств // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 10(136). С. 42–48. doi: 10.30987/2223-4608-2022-10-42-48.EDN BOTHWO.
  20. Загидуллин Р.Р. Влияние подналадки на точность планирования в системах классов APS, MES // Станкостроение и инновационное машиностроение. Проблемы и точки роста: Мат. Всерос. науч.-технич. конф., Уфа, 26–28 февраля 2019 года. Уфа: «Уфимский государственный авиационный технический университет», 2019. С. 133–139. EDN SJVJHU.
  21. 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.
  22. Плотников А.Л., Чигиринский Ю.Л., Тихонова Ж.С. и др. Как научить систему ЧПУ решать технологическую задачу по выбору надёжных значений параметров процесса металлообработки // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 3(129). С. 32–39. doi: 10.30987/2223-4608-2022-3-32-39. EDN UCREPT.
  23. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».