Email this article CONTROL OF TECHNOLOGICAL INFORMATION AMBIGUITY IN DIGITAL PRODUCTION
- Authors: Chigirinsky J.L.1, Krainev D.V.1
-
Affiliations:
- Volgograd State Technical University
- Issue: No 7 (169) (2025)
- Pages: 23-31
- Section: Technological processes automated control
- URL: https://bakhtiniada.ru/2223-4608/article/view/303635
- DOI: https://doi.org/10.30987/2223-4608-2025-7-23-31
- ID: 303635
Cite item
Full Text
Abstract
Based on a meaningful analysis of the concept of "ambiguity" and basic concepts, as well as the tasks of technological design and support of machine-building production, a classification of types of technological information is constructed in accordance with the types and varieties of ambiguity. The types of technological information that most significantly affect the formation of ambiguity of various kinds are identified. The possibilities are substantiated and the information channels providing effective ambiguity control of technological information are described. It is shown that the controlled reduction of ambiguity of the I-st, II-nd and IV-th, in relation to the process and results of metalworking production, can significantly reduce the level of ambiguity of the III-rd kind, these are implications of the decisions, and all this can be described as an equisignificant way to increase the stability of production results.
About the authors
Julius L'vovich Chigirinsky
Volgograd State Technical University
Email: Julio-Tchigirinsky@yandex.ru
Department of Mechanical Engineering Technology, professor, doctor of technical sciences
Dmitry Vadimovich Krainev
Volgograd State Technical University
Email: krainevdv@mail.ru
docent, candidate of technical sciences
References
- Дорожкин А.М., Соколова О.И. Понятие "неопределённость" в современной науке и философии // Вестник Вятского гуманитарного университета, 2015. № 12. С. 5−12. EDN: VKAXZZ.
- Терминологический словарь автоматизации строительства и производственных процессов [Электронный ресурс]. URL: http://slovar-avt.ru (дата обращения: 14.03.2025). doi: 10.34660/c0727-6092-6372-a
- Ингеманссон А.Р. Технологические составляющие цифровизации производственного процесса на машиностроительном предприятии // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024. № 8 (158). С. 41−48. doi: 10.30987/2223-4608-2024-41-48. EDN PDJLDO.
- Чигиринский Ю.Л. Трансформация информационной структуры как инструмент повышения эффективности многономенклатурного производства / Ю.Л. Чигиринский, Д.В. Крайнев, Ж.С. Тихонова // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024. № 4(154). С. 29−40. doi: 10.30987/2223-4608-2024-4-29-40. EDN EIXHSQ.
- Леон К.С., Калачев О.Н. Применение дополненной реальности в сборочных процессах машиностроения // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2022. Т. 23, № 8. С. 346−349. doi: 10.36652/0202-3350-2022-23-8-346-349.
- Чигиринский Ю.Л. Современное состояние и тенденции развития технологической подготовки машиностроительного производства / Ю.Л. Чигиринский // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2020. № 8 (110). C. 29−35
- Снегирева К.К. Улучшение обрабатываемости инструментальных сталей резанием посредством управления свойствами обрабатываемого материала / К.К. Снегирева, С.А. Тараканов // Ресурсосберегающие технологии производства и обработки давлением материалов в машиностроении. 2021. № 4 (37). С. 52−58.
- Кузнецова Е.М. Разработка экспертной системы технологического обеспечения требуемой шероховатости при обработке закаленных сталей на станках с ЧПУ / Е.М. Кузнецова, В.Е. Овсянников, Р.Ю. Некрасов, У.С. Путилова // iPolytech Journal. 2024. Т. 28. № 3. С. 418−426.
- Остапчук А.К. Адаптивное управление чистовой токарной обработкой деталей транспортных машин на станках с ЧПУ / А.К. Остапчук, Е.М. Кузнецова / Модернизация и научные исследования в транспортном комплексе. 2019. Т.1. С. 98−103.
- Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Бровкова М.Б. Создание и развитие высоконадежных информационно-управляющих систем с элементами искусственного интеллекта для перспективных технологических комплексов // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2024. № 7 (157). С. 32−42.
- Унянин А.Н. Коррекция режима точения в условиях неопределенности технологической информации с учетом изменения параметров процесса обработки / А.Н. Унянин, П.Р. Финагеев // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2022. Т. 24. № 3 (107). С. 63−68.
- Крайнев Д.В., Тихонова Ж.С., Рогачев А.В., Нилидин Д.А., Чигиринская Н.В. Возможность оценки режущих свойств твердосплавного инструмента с покрытием по теплофизическим свойствам // Современные наукоемкие технологии. 2024. № 5. С. 64−70; DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40006.
- Маслов Д.А. Модель для оценки износа режущего инструмента на основе искусственного интеллекта / Д.А. Маслов, В.Е. Овсянников, Г.Н. Шпитко // Известия ВолгГТУ. Сер. Прогрессивные технологии в машиностроении. 2023, № 3 (274). С. 27−30. doi: 10.35211/1990-5297-2023-3-274-27-30
- Суслов А.Г., Медведев Д.А., Петрешин Д.И., Федонин О.Н. Система автоматизированного технологического управления износостойкостью деталей машин при обработке резанием // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2018. № 5. С. 40−44.
- Решетникова Е.П. Формализация выбора контрольно-измерительных средств для оценки размерных характеристик деталей со сложнопрофильными поверхностями при разработке технологических процессов / Е.П. Решетникова, П.Ю. Бочкарев // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2017, № 9 (204). С. 135−137.
Supplementary files
