Модель обеспечения устойчивости производства продукции точного машиностроения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Романов Никита Олегович

• Романов Никита Олегович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Романов Никита Олегович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ ТОЧНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

1.1. Анализ производственных процессов серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической промышленности

1.2. Определение факторов, влияющих на устойчивость выполнения производственной программы

1.3. Исследование методических принципов анализа устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения

1.4. Анализ инструментов построения информационной модели изделия точного машиностроения для оценки технологичности

1.5. Анализ инструментов построения имитационной модели технологического процесса производства продукции точного машиностроения

1.6. Выводы по Главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ ПРИНЦИПОВ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ СЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ ТОЧНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ

2.1. Выбор параметров подмножеств анализа устойчивости производства продукции точного машиностроения

2.2. Определение метода нормализации показателей факторов технологического потенциала предприятия

2.3. Описание методических принципов анализа устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения

2.4. Анализ устойчивости выпуска продукции точного машиностроения

2.5. Выводы по Главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ИЗДЕЛИЯ

ТОЧНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ

3.1. Описание рассматриваемого изделия точного машиностроения ракетно-космической промышленности

3.2 Разработка информационной модели рассматриваемого изделия точного машиностроения

3.3. Оценка технологичности рассматриваемого изделия точного машиностроения

3.4. Выводы по Главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

4.1. Логическое проектирование имитационной модели технологического процесса серийного производства рассматриваемого изделия

4.2. Практическая апробация имитационной модели технологического процесса

4.3 Анализ результатов имитационного моделирования технологического

процесса и определение его наилучшей структуры

4.4. Выводы по Главе

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

П.1. Диаграмма классов имитационной модели разрабатываемой

производственной системы ПРВП

П.2. Технологическая схема производства базового изделия

П.3. Перечень требуемого оборудования для производства базового

изделия

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Важнейшей задачей управления в производственных секторах экономики является обеспечение устойчивости и развития производств. В данном контексте устойчивость является свойством производственной системы, характеризующим ее способность обеспечивать выпуск продукции заданного качества и в установленном объеме при внешних и внутренних воздействиях.

Устойчивость производства зависит от производственно-технологического потенциала предприятия, специфики технологических процессов, квалификации работников, эффективности логистики и множества других факторов. Поэтому разработка механизмов анализа устойчивости производственного процесса и решение задач по определению групп факторов, оказывающих существенное влияние на его стабильность, становится значимой практической задачей.

Одной из особенностей производства изделий точного машиностроения ракетно-космической промышленности (РКП) является необходимость частого внесения изменений в конструкцию и технологию производимой продукции. В таких случаях для обеспечения устойчивости выполнения производственной программы рекомендуется применять инструменты автоматизированной оценки технологичности, а организация устойчивого производства обеспечивается подбором наилучшей конфигурации технологического процесса с учетом влияния выделенных групп факторов. Такой подход позволяет использовать инструменты имитационного моделирования для формирования множества сценариев, из которых выбирается наиболее рациональный.

Подбор наилучшей структуры технологического процесса можно осуществить с помощью оценки результатов моделирования по интегральному критерию, который учитывает параметры эффективности технологического процесса в пространстве и времени, а также ряд технико-экономических показателей. Таким образом, рациональная организация процесса серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической техники

на основе моделей имитационного моделирования, является актуальной научно-практической задачей.

Степень разработанности проблемы

Анализ устойчивости производства в настоящее время основывается на методах оценки количественных и качественных коэффициентов. С учетом современных тенденций необходимо проводить расчет коэффициентов и анализ устойчивости автоматически на основе данных статистики из различных производственных подсистем. По отмеченному направлению организации производства стоит отметить труды С.А. Баркалова, Р.В. Конвея, В.Л. Максвелла, Д.А. Новикова, А.А. Первозванского и др.

Для организации технологических процессов серийного производства при значительных временных и материальных ограничениях часто используются инструменты цифрового моделирования. В отечественной научной литературе построение имитационных моделей упоминается как средство для оценки и управления рисками, что отмечено в работах А.Е. Бром, С.А. Васина, А.В. Дорогина, В.Н. Козловского, Е.В. Ляпунцовой, И.Н. Омельченко, Э.Б. Песикова и др.

Интеграция инструментов автоматизации планирования производственно-хозяйственной деятельности активно используется на этапе инициализации проектов, связанных с организацией производства новых изделий. В рамках анализа материалов по данному направлению необходимо отметить труды В.С. Анфилатова, В.А. Васильева, П.А. Дроговоза, А.А. Емельянова, А.А. Кукушкиной, И.Н. Омельченко, М.Е. Сироткина, Л.М. Червякова, А.П. Шелеста и др.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель обеспечения устойчивости производства продукции точного машиностроения»

Цель работы

Разработка метода организации устойчивого серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической отрасли на основе имитационной модели оптимизации показателей технологического процесса ее изготовления.

Задачи исследования:

1. Провести анализ производственных процессов серийного производства продукции точного машиностроения РКП и выявить факторы, влияющие на устойчивость выполнения производственной программы.

2. Разработать методические принципы анализа устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения.

3. Разработать информационную модель изделия точного машиностроения РКП, учитывающую особенности его конструкции и специализацию производства, для автоматизированного получения оценки технологичности при внесении изменений в конструкторскую и технологическую документации.

4. Разработать имитационную модель технологического процесса, позволяющую выбрать лучший по организационным и технико-экономическим показателям вариант его конфигурации.

Предметом исследования является процесс организации устойчивого производства продукции точного машиностроения ракетно-космической промышленности.

Объектом исследования являются методы обеспечения эффективности и устойчивости серийного производства машиностроительной продукции.

Научную новизну работы составляют:

1. Совокупность факторов технологического потенциала предприятия, оказывающие влияние на устойчивость выполнения производственной программы продукции точного машиностроения РКП, оценка которых может проводиться на основе автоматизированного сбора сведений из системы управления предприятием.

2. Методические принципы анализа устойчивости производства продукции точного машиностроения как внутреннего свойства системы, которые позволяют на основе обработки статистических хозяйственно-экономических данных выявить неравновесное состояние системы.

3. Информационная модель изделия точного машиностроения ракетно-космической промышленности, учитывающая особенности его конструкции и специализацию производства и позволяющая автоматизировать оценку технологичности при внесении изменений в конструкторскую и технологическую документацию продукции.

4. Имитационная модель технологического процесса, позволяющая на основе максимизации значения целевой функции, учитывающей организационные и технико-экономические показатели, выбрать лучший вариант его конфигурации для обеспечения устойчивого выполнения программы выпуска.

Теоретическая значимость работы заключается в определении групп факторов, отражающих технологический потенциал предприятия и устойчивость серийного производства продукции точного машиностроения предприятий РКП и построении моделей оценки технологичности изделия с учетом внесения изменений в конструкторскую и технологическую документацию продукции.

Практическая значимость работы заключается в разработке методического сопровождения обеспечения исполнения заданной программы выпуска продукции точного машиностроения предприятий РКП с учетом влияния групп факторов технологического потенциала предприятия и ограниченности ресурсов, что подтверждается соответствующими актами.

Разработаны средства автоматизации процесса сбора и обработки информации по информационной модели оценки устойчивости процесса выполнения производственной программы.

Методы исследования

Теоретические исследования основываются на положениях теории организации производства, методах системной динамики, а также агентного и дискретно-событийного моделирования производственных систем. Эмпирическая часть базируется на нормативно-технических документах, основах программирования, цифрового прототипирования, моделирования стохастических процессов.

Реализуемые исследования опираются на научные труды специалистов в области организации производств, управления качеством продукции, формирования систем мониторинга и прогнозирования, теории поддержки и принятия решений.

Положения, выносимые на защиту:

1. Факторы технологического потенциала предприятия, оказывающие влияние на устойчивость выполнения производственной программы серийного производства продукции точного машиностроения РКП, сформированные с помощью методов количественной и экспертной оценки.

2. Методические принципы анализа устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения на основе результатов обработки статистических хозяйственно-экономических данных для выявления неравновесного состояния системы.

3. Информационная модель изделия точного машиностроения РКП, отражающая особенности конструкции и специализацию производства, для автоматизированной оценки технологичности.

4. Имитационная модель технологического процесса серийного производства продукции точного машиностроения РКП для определения его лучшей конфигурации на основе оценки производственных и технико -экономических показателей с целью обеспечения устойчивости выполнения производственной программы.

Соответствие паспорту специальности

Согласно паспорту специальности 2.5.22. Управление качеством продукции. Стандартизация. Организация производства, задачи, рассмотренные в диссертации, соответствуют областям исследований:

п.1. Методы анализа, синтеза и оптимизации, математические и информационные модели состояния и динамики процессов управления качеством и организации производства.

п.21. Развитие теоретических основ и практических приложений организационно-технологической надежности производственных процессов. Оценка уровня надежности, адаптивности и устойчивости производства.

Достоверность результатов подтверждается корректным применением математического аппарата и компьютерных инструментов имитационного моделирования, а также итогами измерений и расчетов.

Внедрение результатов работы

По результатам диссертационной работы имеются акты внедрения на предприятиях АО «Орбита» и ЗАО «МЭЛ».

Апробация результатов исследования

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях: международная научно-техническая конференция «Research forum». Петрозаводск, 2024; национальная научно -техническая конференция «Инновационный вектор развития современной науки». Петрозаводск, 2024; международная научно-техническая конференция «Science, engineering and business». Москва, 2023; международная научно-техническая конференция «2023 5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)». Москва, 2023. Поднимаемые вопросы исследования обсуждались в научных докладах по НИР ФГАОУ МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Исследования проводились в рамках работы по Соглашению о предоставлении из федерального бюджета гранта на проведение крупных научных проектов по приоритетным направлениям научно-технологического развития № 075-15-2024-527 от «23» апреля 2024 г.

Публикация результатов диссертационной работы

По теме диссертационной работы опубликовано 11 научных работ. Общий объем - 9,0 п.л./ 6,2 п.л. Из них 7 научных работ в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (Стр. 135).

Структура и объем диссертационной работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов и заключения, изложенных на 120 страницах основного текста и иллюстрированных 40 Рисунками, 10 Таблицами, списка литературы, включающего 101 наименование, и приложения.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ ТОЧНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

1.1. Анализ производственных процессов серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической промышленности

Результаты изучения производственных процессов серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической промышленности указывают на наличие ряда особенностей, связанных с предметной спецификой [1 - 4]:

- длительное время простоев рабочих мест в процессе переналадки оборудования и установки заготовок из-за высоких требований к точности проводимых операций [5, 6],

- большой разброс значений трудоемкости выполняемых монтажных и сборочных операций [7, 8],

- ужесточённые требования по контролю качества операций на каждом шаге [9],

- трудности с параллелизацией технологических операций.

Из-за этого возникают сложности в организации подобных производств, связанные с комплексным влиянием выявленных особенностей на производственный процесс. Возникают проблемы с валидированным прогнозированием параметров производства, что приводит к нарушению исполнения заданной программы выпуска.

Таким образом, задача обеспечения устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения ракетно-космической промышленности в форме обеспечения устойчивости выполнения программы выпуска является актуальной и требует комплексного всестороннего рассмотрения.

Согласно материалам [10 - 12] вопрос обеспечения устойчивого функционирования производственного процесса необходимо рассматривать как составляющую технико-экономического потенциала развития предприятия [13,

14]. Благодаря таком подходу становится возможным учесть комплексное влияние множества факторов в форме объединения групп функциональных показателей [15, 16]. Эти показатели должны собираться автоматизированно и быть приведены к единому масштабу, а формирование единой оценки осуществляться с помощью методов линейной свертки подмножеств и множеств.

Для реализации системы оценки устойчивости функционирования производственного процесса требуется [17 - 19]:

- определить показатели выделенных подмножеств и способы их автоматизированного сбора,

- реализовать метод приведения показателей нижнего уровня графа к единому масштабу,

- осуществить свертку показателей выделенных множеств и подмножеств факторов оценки устойчивости предприятия.

Как было отмечено ранее, показатели оценки устойчивости выполнения производственной программы связаны с технико-экономическим потенциалом развития предприятия. Важными составляющими такого потенциала являются сферы оборудования и кадров, поскольку они оказывают значительное влияние на функционирование предприятий точного машиностроения ракетно-космической промышленности. По этой причине исследование связанных с этими областями закономерностей по имеющимся статистическим материалам является актуальным.

Так, расчёт показателя степени износа основных фондов формируется как отношение накопленного на конец года износа основных фондов (разницы полной учетной и остаточной балансовой стоимости) к полной учетной стоимости основных фондов по видам на ту же дату в процентах [20]. На Рисунке 1.1 представлена динамика степени износа основных средств точного машиностроения, рассчитанных по представленной выше методике (по данным Росстата). Исследования показывают, что для прогноза рассматриваемого показателя следует воспользоваться рядом Фурье первого порядка с коэффициентом достоверности Я = 0,89, где х - нумерованный период времени:

f(x) = 45,49 + 0,85 cos(1,16x) - 2,71 sin(1,16x). (1.1)

Прогноз изменения данного параметра согласно модели (1.1) на десятилетний период представлен на Рисунке 1.2.

Рисунок 1.1. Степень износа основных средств

Уровень износа основных средств, %

49 г

2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031

Год

Рисунок 1.2. Прогноз степени износа основных средств Таким образом, анализ прогноза (Рисунок 1.2) и оценки текущего состояния основных средств производства (Рисунок 1.3) позволяет сделать вывод об их

критичном устаревании и износе, поскольку средний возраст основных средств высокотехнологичных отраслей составляет боле 10 лет с позитивной динамикой на его сокращение, а прогноз указывает на волатильность износа основных средств предприятий точного машиностроения на отметке в 46%, что также оказывает существенное влияние на темпы её развития [21].

На Рисунке 1.3 представлена динамика этого показателя, расчёт которого осуществляется по представленной выше методике (по данным Росстата).

Средний возраст высокотехнологичных основных средств, лет

11.8 11.6 -11.4 -11.2 -У 11 '

я о.

т

(§ Ю-8 -10.6 -10.4 -10.2 -10 -

2017 2018 2019 2020 2021

Год

Рисунок 1.3. График динамики взвешенного среднего возраста основных фондов точного машиностроения Еще одним значимым фактором является доступность квалифицированных кадров. Для его оценки можно использовать показатели прироста высокопроизводительных рабочих мест, динамика которого отражена на Рисунке 1.4 (по данным Росстата), а также выпуск высококвалифицированных кадров, отражающий ситуацию со взаимной заинтересованностью рабочих и работодателя в функционировании и обслуживании рабочих мест предприятий точного машиностроения (на Рисунке 1.5 отражена динамика этого показателя на основе данных о ежегодном выпуске бакалавров/магистров/аспирантов, высококвалифицированных рабочих, а также специалистов среднего уровня [22]).

Год

Рисунок 1.4. График прироста высококвалифицированных рабочих мест Анализ графика на Рисунке 1.4 указывает на стагнацию по количеству высокотехнологичных рабочих мест, что косвенно обусловливает негативное влияние данного фактора на устойчивость производства продукции точного машиностроения.

Год

Рисунок 1.5. График изменения количества выпускаемых высококвалифицированных специалистов Уменьшение выпуска высококвалифицированных кадров на рынок труда также подтверждает высказанное ранее предположение о тормозящем барьере.

Таким образом, данные статистики указывают на наличие тормозящих факторов у предприятий точного машиностроения ракетно-космической промышленности [23 - 25].

1.2. Определение факторов, влияющих на устойчивость выполнения производственной программы

Согласно п.1.1 показатели факторов, оказывающих влияние на устойчивость выполнения производственной программы, могут быть представлены в виде следующих множеств:

- А - множество показателей, описывающих оборудование,

- В - множество показателей, характеризующих технологию производства,

- С - множество показателей, связанных с организацией производства во времени и пространстве,

- В - множество показателей, отражающих кадровый потенциал.

В каждое из этих множеств входят подмножества, соответствующие группе показателей: А с [А1, А2, А3], В с {В1, В2, В3], С с {С1, С2, С3}, Б с Я2, £3}. В таком случае система показателей оценки устойчивости примет вид направленного графа, нижний уровень которого будет содержать выделенные подмножества показателей.

Отмеченные группы факторов, привносящие значительные ограничения в вопросе обеспечения устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения, привели к их ориентации на малый объем выпуска, увеличению производственного цикла и периода разработки.

Негативные последствия влияния рассмотренных групп факторов имеют системный характер, затрагивая одновременно все сферы предприятия, в том числе и производство. Особенность системных факторов заключается во всестороннем влиянии, что требует комплексного подхода обеспечения устойчивости выполнения производственной программы.

Выявленные ранее особенности предприятий точного машиностроения обусловливают необходимость в организации мероприятий, направленных на обеспечение устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения РКП.

Поскольку выявленные группы факторов связаны с функциональными областями предприятия, то возникает возможность автоматического определения их показателей с помощью применяемых информационных систем. Благодаря этому обеспечивается возможность формирования объективной количественной оценки устойчивости, оперативно учитывающей внесение изменений как в производственный процесс, так и в конструкцию изделий.

1.3. Исследование методических принципов анализа устойчивости серийного производства продукции точного машиностроения

Управление производством в рамках достижения устойчивости выполнения производственной программы включает в себя решение задач анализа факторов устойчивости, оценку их влияния, поиск оптимальных значений и построение системы автономного контроллинга процессов.

Вопрос анализа устойчивости производства, а также способов и причин его достижения является основополагающим при построении программы долгосрочного развития. Устойчивость обозначает длительное равновесие между эксплуатацией ресурсов и развитием человеческого общества [26]. Постановка в качестве цели ведения хозяйственной деятельности выживания в долгосрочной перспективе играет важную роль для любого субъекта экономики, в том числе и для производства [27]. По этой причине, вопрос поиска принципов формирования и определения устойчивого функционирования является актуальным, что доказывает большое число новых публикаций по этой теме, появившиеся за последние годы.

В качестве наиболее популярного способа достижения состояния устойчивого функционирования предлагается соблюдение производственных и отраслевых стандартов путем использования методов и инструментов ведения

проектной деятельности. Такой подход согласно его трактовке [28, 29] не имеет четкой доказательной базы и является одним из вариантов обеспечения устойчивого положения предприятия путем соблюдения положений регламентных документов. Из-за ориентации такого метода только на абстрактные показатели и высокоспециализированные процессы, а также отрыва от изначального понятия устойчивости, его можно считать нерелевантным и субъективным.

В прочих материалах рассматривается локализация на уровне отдельных подразделений. Из-за высокой специализации и формализации конкретных бизнес-процессов в них, для определения устойчивости функционирования используются вероятностные методы, а необходимые для расчетов показатели подбираются индивидуально для каждой системы [30,31].

Обеспечение устойчивого выпуска продукции предприятием точного машиностроения требует решения следующих основополагающих исследовательских задач:

- Организация работ по поиску факторов, которые могут быть использованы для получения адекватной оценки состояния устойчивости. Они ложатся в основу формирования обратной связи путем мониторинга целевых показателей в процессе производства.

- Формирование системы оценки влияния каждого из факторов на состояние устойчивости предприятия, ориентированной на повышение объективности и снижения негативного влияния субъективной оценки лиц, принимающих решения.

Анализ актуальных источников по исследуемой тематике показывает, что основной фокус работ смещается в сторону первой фундаментальной задачи: поиск факторов, отражающих состояние и уровень развития производственного процесса [32, 33]:

- динамика отказов (браков) в производственной цепочке,

- динамика загруженности основных средств,

- динамика вносимых изменений в производственные процессы в течение производственного цикла,

- динамика относительных значений заполняемости буферных зон и складов в течение производственного цикла партии.

Таким образом, попытка обобщения факторов зачастую ограничивается общими категориями. Подобное обобщение приводит к незавершенности рассмотрения вопроса в рамках практической реализации программ, направленных как на обеспечение устойчивого производства, так и на выявление степени достижения устойчивости функционирования на данный момент. В дальнейшем применение такого подхода может привести к получению нерелевантной оценки степени устойчивости производств продукции точного машиностроения, обладающих неравномерным характером движения средств труда и инструментов, распределенных во времени. По этим причинам задача детализации критериев устойчивого функционирования организации является актуальной. Решение этой задачи требует учета особенностей отдельного типа производственной системы, а также области её деятельности.

Ещё одним значимым вопросом остается доступность и способ сбора подобных данных. Главными техническими критериями для собираемых данных являются [34, 35]:

- Оперативность: наиболее значимый критерий, обуславливающий скорость принимаемых решений на их основе.

- Доступность: помимо оперативности сбора данных важным аспектом является уровень их доступность. Использование закрытых баз данных не позволяет разработать универсальное решение, применимое в выделенном секторе.

- Динамичность: для повышения скорости принятия решений используют прогнозные модели показателей. Предиктивный метод управления накладывает значительные ограничения на перечень применяемых показателей по аспекту распределения во времени. Чем меньше временные интервалы сбора, тем выше точность и актуальность прогнозной модели.

- Связь производственной системы с факторами внутренней и внешней среды предприятия: формируемый пакет данных должен четко отражать состояние производственной системы, её связь с технической, технологической и рыночной

эффективностью функционирования. Отрыв при рассмотрении производственной системы от этих основополагающих составляющих любого предприятия может значительно исказить картину текущего состояния.

Выбор показателей производственно-хозяйственной системы, которые могут быть использованы для анализа устойчивости производства сводится к проведению комплексного аудита подобных предприятий и детальному изучению особенностей доступной к сбору информации.

Вопрос получения объективной оценки является актуальным в целом для инженерных наук, поскольку от его решения зависит развитие следующих направлений научных работ и исследований [36, 37]:

- интеграция инструментов автономного принятия решений,

- построение прогнозных моделей событий,

- разработка оперативно-советующих систем с коррекцией по результатам анализа факторов внешней и внутренней среды,

- поиск и формирование основополагающих закономерностей для организации эффективного управления системой при частичной или неполной определенности внешних условий.

Выделенные выше направления являются фундаментальными в вопросе организации эффективного производства продукции точного машиностроения. Интеграция данных инновационных решений, связанных с решением задачи по повышению объективности принимаемых решений, позволит:

- снизить задержки при принятии управленческих решений на оперативном и тактических уровнях,

- предотвратить незапланированные простои оборудования и связанные с ними задержки в производственном цикле продукции,

- улучшить точность инструкций, формируемых в рамках системы управления рисками производства,

- отразить влияние факторов внешней среды на производственный процесс,

- снизить производственные и временные издержки в производственных системах серийного производства.

Для обеспечения сравнимости данных с последующей оценкой их влияния требуется обеспечить приведение их к единообразной форме с помощью нормализации.

Нормализация данных позволяет привести данные к общему масштабу и сравнивать их между собой [38 - 40]. Нормализация данных включает в себя два этапа: выбор набора данных, которые будут использоваться в качестве признаков нормализации и применение математического оператора или метрики для определения коэффициента нормализации [41 - 43].

Выбор метода нормализации для задачи приведения критериев оценки устойчивости функционирования, являющихся во многом комплексными и нелинейными, осуществляется путем эмпирического анализа [44].

Основным критерием оценки робастности к видам данным для методов нормализации служит функция распределения вероятности, описывающая закон распределения случайной переменной [45]. Из-за проведения нормализации данных в диапазоне от 0 до 1 итоговые графики будут иметь вид, схожий с ЯОС-кривыми. В этом случае наиболее устойчивыми к стохастическим вбросам методами нормализации выборки данных будут являться те, для которых вероятность того, что случайная переменная примет значение меньшее или равное 1 с наиболее близкой к единице вероятностью. Таким образом, для получения релевантных результатов исследования необходимо взять выборки данных разной природы (категорий) в разных масштабах.

Задача нормализации больших выборок статистических данных, отражающих поведение нелинейных систем, является нетривиальной из-за огромного влияния многих факторов на их значения. Однако проведение любого комплексного анализа, учитывающего взаимовлияния параметров различной природы невозможно без такой процедуры взаимного приведения факторов к общим показателям.

Общая модель критериев устойчивого функционирования может быть представлена в виде комплексного графа, состоящего из множества элементов каждый из которых соотносится с определенным критерием ^ [46, 47]. Соединения между элементами представлены его ребрами.

Основные критерии факторов устойчивости формируют начальные элементы комплексного графа и, в свою очередь, могут образовывать собственные наборы. Кроме того, рационально разделять компоненты на уровни в соответствии с их ролью.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Романов Никита Олегович, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Li G., Wang P., Pal R. Measuring sustainable technology R&D innovation in China: A unified approach using DEA-SBM and projection analysis // Expert Systems with Applications. 2022. № 209, pp. 118 - 130.

2. Lv C., Song J., Lee C.-C. Can digital finance narrow the regional disparities in the quality of economic growth? Evidence from China // Economic Analysis and Policy. 2022. № 76. pp. 502 - 521.

3. Hodelin R.S. Statistical disclosure and economic growth: What is the nexus? // World Development. 2022. № 160, pp. 106 - 121.

4. Xu Z., Pal S. The effects of financial liberalization on productivity: Evidence from India's manufacturing sector // Journal of Management Science and Engineering. 2022. № 7 (4). pp. 578 - 588.

5. Омельченко И.Н. Разработка концепции создания логистической системы и методов управления организационно-экономической устойчивостью предприятия в рыночной среде: дис. ... д-ра техн.наук. Москва. 1997. 347 с.

6. Zhang Y. How Economic Performance of OECD economies influences through Green Finance and Renewable Energy Investment Resources? // Resources Policy. 2022. pp. 102 - 116.

7. Li X., Zhou X., Yan K. Technological progress for sustainable development: An empirical analysis from China // Economic Analysis and Policy. 2022. № 76. pp. 146 - 155.

8. Investigating the role of health, education, energy and pollution for explaining total factor productivity in emerging economies / Y. Yu [and other] // Humanities and Social Sciences Communications. 2022. № 9 (1). pp. 79 - 91.

9. Technological changes, financial development and ecological consequences: A comparative study of developed and developing economies / X. Liu [and other] // Technological Forecasting and Social Change. 2022. № 184. pp. 122 - 135.

10. Мафура Г. М. Разработка методов и алгоритмов исследования робастной абсолютной устойчивости импульсных систем управления с монотонными нелинейностями: дис. ... канд.техн.наук. Новочеркасск. 2017. 155 с.

11. Богданов А. Ю. Методы исследования устойчивости нестационарных систем автоматического управления: автореф. дис. ... канд.физ.-мат.наук. Ульяновск. 1997. 21 с.

12. Скворцова Д. А. Организация многокомпонентной производственной системы гибкой автоматизированной сборки и управление жизненным циклом наукоемкой продукции: дис. ... канд.техн.наук. Москва. 2019. 223 с.

13. Дуюнов М.М., Барнагян В.С. Доля высокотехнологичного экспорта как объективный показатель качества экономики страны // Экономические проблемы России и региона: Ученые записки / Министерство образования и науки РФ; Ростовский государственный экономический университет "РИНХ"; Факультет менеджмента и предпринимательства. Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет "РИНХ". 2017. С. 71 - 75.

14. Положихина М.А. Человек и инновации: Доклад о человеческом развитии в российской федерации 2018 ГОД / под ред. С.Н. Бобылева, Л.М. Григорьева. Москва: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. 2018. 172 с.

15. Li H. Does the resources curse hypothesis exist in China? What is the dynamic role of fiscal decentralization, economic policy uncertainty, and technology innovation for sustainable financial development? / H. Li [and other] // Resources Policy. 2022. № 79. pp. 103 - 116.

16. Мальцев А.А. Перепозицинирование минерально-сырьевого комплекса в постиндустриальной экономике США // Экономическое развитие в современном мире: Россия и Азия в условиях глобальной экономической нестабильности. Екатеринбург: Уральский государственный университет им. А.М.Горького, 2009. С. 177-180.

17. Douglas da Rosa München D. The effect of financial distress on capital structure: The case of Brazilian banks // Quarterly Review of Economics and Finance. 2022. № 86. pp. 296-304.

18. Zhang J., Yan W. The economic impact of public capital: Evidence from Chinese Prefectures and Firms // Regional Science and Urban Economics. 2022. № 97. pp. 103 - 115.

19. Islam S.M., Scott T. Current demand and supply of impact investments across different geographic regions, sectors, and stages of business: Match or mismatch? // Australian Journal of Management. 2022. № 47 (4). pp. 686 - 704.

20. Леушкина В.В., Куандыкова Г.С. Экономический анализ использования материально-технической базы ФГУП ОПХ "Боевое" Россельхозакадемии Исилькульского района Омской области // Проблемы научно-технологической модернизации сельского хозяйства: производство, менеджмент, экономика : сборник трудов Международной научно-практической конференции обучающихся в магистратуре. Омск: Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина, 2014. С. 141-145.

21. Игнатович М.В. Целесообразность начисления амортизации основных средств // Молодежь и научно-технический прогресс : Сборник докладов XI международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 4 томах. Губкин: ООО «Ассистентплюс», 2018. С. 269 - 271.

22. Краснова Л.А., Шахова Ю.В. Рынок труда России в 2010-2021 гг // Экономическая безопасность страны, регионов, организаций различных видов деятельности. Тюмень: ТюмГУ-Press, 2022. С. 64 - 70.

23. Flachenecker F., Kornejew M., Janiri M.L. The effects of publicly supported environmental innovations on firm growth in the European Union // Journal of Cleaner Production. 2022. № 372. pp. 133 - 145.

24. Shirov A.A. Macrostructural Analysis and Forecasting in Modern Conditions of Economic Development // Studies on Russian Economic Development. 2022. № 33 (5). pp. 495 - 505.

25. Подсолонко В.А. Опережающее управление социально-экономическим развитием регионов: устойчивое развитие экономики & электронное управление экономическим развитием: материалы 4-ой Международной научно-практической конференции. Симферополь: Издательство Диайпи, 2013. 412 с.

26. Данилова-Данильяна В.И., Пискуловой Н.А. Устойчивое развитие // Новые вызовы. Москва.: Аспект Пресс, 2015. 335 с.

27. Лодянова Е.А. Долгосрочное планирование для эффективного управления деятельностью предприятий // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 10-2. С. 52 - 55.

28. Шотыло ДМ. Сущность и содержание устойчивости производственной системы // Экономинфо. 2006. №. 6. С. 8 - 12.

29. Преснякова Д.В. О дефинициях «устойчивость» и «устойчивое развитие» в экономической науке // Социально-экономические явления и процессы. 2011. №. 8. С. 129 - 132.

30. Бендерская О.Б. Финансовые показатели-индикаторы устойчивого функционирования предприятия // Белгородский экономический вестник. 2016. №3. С. 134 - 140.

31. Бендерская О.Б. Формирование системы показателей для оценки устойчивости функционирования предприятия // Белгородский экономический вестник. 2022. №3. С. 89 - 100.

32. Сафин Р.Ф., Соколова О.Н. Процесс формирования стратегии инновационного развития производственного предприятия // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2011. Т. 75. №. 1. С. 109 - 116.

33. Муратова М.Н., Камчатова Е.Ю. Современные условия развития производственной деятельности в промышленном секторе России // Дискуссия. 2020. №. 6 (103). С. 26 - 36.

34. Сивцова Е.И., Панфилов И.А., Павлюкович Д.С. Системы оперативного управления как инструмент цифрового менеджмента // Индустрия 5.0, цифровая экономика и интеллектуальные экосистемы: Сборник трудов IV Всероссийской (Национальной) научно-практической конференции и XIX сетевой

конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 18-20 ноября 2021 года. Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2021. С. 528 - 530.

35. Сысоева Е.В. Современное оперативное управление производством в организации // Инновации и инвестиции. 2019. №. 3. С. 121 - 125.

36. Гарин А.П. Планирование и объективная оценка производственно-хозяйственной деятельности предприятия // Актуальные вопросы финансов и страхования России на современном этапе. 2015. С. 184 - 188.

37. Сулейманова Д.А., Ахмедова Л.А. Комплексная оценка и анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия // Проблемы современной экономики. 2010. №. 4. С. 127 - 130.

38. Старовойтов В.В., Голуб Ю.И. Нормализация данных в машинном обучении // Информатика. 2021. Т. 18, №3. С. 83 - 96.

39. Fulcher B.D., Little M.A., Jones N.S. Highly comparative time-series analysis: the empirical structure of time series and their methods // Journal of the Royal Society Interface 2013. № 10(83). pp. 160 - 171.

40. Wiring cost and topological participation of the mouse brain connectome / M. Rubinov [and other] // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2015. № 112(32). pp. 64 - 72.

41. Optimized LOWESS normalization parameter selection for DNA microarray data / J.A. Berger [and other] // BMC Bioinformatics. 2004. № 5 (194). pp. 130 - 141.

42. Anders S., Huber W. Differential expression analysis for sequence count data // Genome Biol. 2010. № 11:R106. pp. 90 - 103.

43. Ерш К.А. Степень необходимости нормализации данных при обучении нейронных сетей // В сборнике: научно-технический прогресс как фактор развития современного общества. сборник статей международной научно-практической конференции. 2019. С. 28 - 30.

44. Багутдинов Р.А., Степанов М.Ф. Методы интеграции, уменьшение размеров и нормализация обработки разнородных и разномасштабных данных // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Т. 9, №. 2. С. 39 - 44.

45. Пыркина О.Е. Теория вероятностей и математическая статистика для применения в анализе данных. Москва: Прометей, 2023. 583 с.

46. Петросов Д.А., Петросова Н.В. Изменение подходов к реализации операторов генетического алгоритма в процессе структурного синтеза больших дискретных систем // Colloquium-journal. 2019. №. 28-2. С. 39 - 40.

47. Корнеенко В.П. Метод косвенных предпочтений формирования весов критериев с многоуровневой структурой // Онтология проектирования. 2023. Т. 13. №. 4 (50). С. 580 - 596.

48. Трифонова О.Н. Анализ методов поиска идей для решения проблем в бизнесе методом построения дерева проблем и дерева решений // Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире. 2015. №. 9-2. С. 131 - 135.

49. Черных С.И., Байбулатова Д.В. Национальный проект (программа) «Цифровая экономика Российской Федерации»: проблемы целеполагания и финансирования // Этап: экономическая теория, анализ, практика. 2023. №. 2. С. 19 - 38.

50. Кушнарева М.Н. Методические особенности определения эффективности внедрения информационных технологий на предприятии // Образование и наука без границ: фундаментальные и прикладные исследования. 2016. №. 4. С. 45 - 49.

51. Соловьян Н.А. Системы управления предприятием на основе внедрения современных информационных технологий // Управление в социальных и экономических системах. 2015. №.24. С. 124 - 125.

52. Романов Ю.Р. Особенности управления производством наукоемкой машиностроительной продукции // Российское предпринимательство. 2002. №. 1. С. 1 - 12.

53. Анохов И.В. Массовое и бережливое производство // Общество и экономика. 2018. № 7. С. 51 - 64.

54. Вяткин С. М. Организация серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков:: автореферат дис. ... канд. эконом.наук. Москва. 2006. 24 с.

55. Костина Т.А., Соколов Н.А. Инструментарий оценки Рисковости инновационных проектов создания наукоемкой продукции // Модели и методы инновационной экономики. 2015. №7. С. 47 - 53.

56. Будилов И.Н., Жернаков В.С. Решение мультифизических задач на основе цифровых прототипов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2020. Т. 24, №. 3 (89). С. 10 - 19.

57. Фролов Е.Б. Индустрия 4.0:" Цифровой двойник" как средство повышения эффективности производственной системы // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2019. №. 2. С. 42 - 48.

58. Амирханова Л.Р., Терешин О.В. Разработка методики прогнозирования объемов закупок запасных частей для кузовного центра автосервисного предприятия // Journal of new economy. 2010. №. 1 (27). С. 37 - 42.

59. Bota M. Dacia Logan-A Successfull Car Idea // Journal studia universitatis babes-bolyai negotia. 2006. №1. pp. 30 - 45.

60. Freyssenet M. Renault, 1992-2007: globalisation and strategic uncertainties // The second automobile revolution: Trajectories of the world carmakers in the 21st century. London: Palgrave Macmillan UK, 2009. pp. 267 - 286.

61. Шамилева Э.Э., Шаркова О.А. Исследование типов производства // Инновационная наука. 2015. №. 11-1. С. 188 - 190.

62. Архипова Л.С. Особенности развития и размещения отраслей точного машиностроения в условиях санкций // Промышленное развитие России: проблемы, перспективы. 2022. С. 148 - 152.

63. Гордиенко Е. П. Применение цифровых моделей в процессе проектирования и эксплуатации производственных систем // Актуальные проблемы железнодорожного транспорта. 2018. С. 39 - 43.

64. Кутин А.А., Седых М.И., Ивашин С.С. Цифровая трансформация производственных систем в машиностроении // Автоматизация и управление в машиностроении. 2018. №. 2. С. 28 - 35.

65. Оценка технологической надежности для анализа состояния производственных систем / К. Д. Курбанмагомедов [и др.] // Системные технологии. 2018. №. 3 (28). С. 87 - 92.

66. Марков В.В., Сиверцев А.В., Фокин М.С. Разработка проекта повышения эффективности производственной системы // Профессиональное образование: актуальные проблемы и пути их решения. 2023. С. 156 - 159.

67. Курганова Н.В. Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации производства // International journal of open information technologies. 2019. Т. 7, № 5. С. 105 - 115.

68. Акопов А.С., Хачатрян Н.К. Агентное моделирование: Учебно -методическое пособиеМосква: Центральный экономико-математический институт РАН, 2016. 76 с.

69. Данилов В.С. Дискретно-событийное и агентное моделирование как прикладной инструмент управления // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. ВИ Ульянова (Ленина). 2018. Т. 2. С. 703 - 706.

70. Пигнастый О. М. Основы статистической теории построения континуальных моделей производственных линий // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2014. Т. 4, № 3(70). С. 38 - 48.

71. Татур Ю.Г. Как повысить объективность измерения и оценки результатов образования // Высшее образование в России. 2010. №. 5. С. 22 - 31.

72. Женжебир В.Н. Исследование проблем современного машиностроения // Сборник статей Международной научно-практической конференции. 2016. №. 43. С. 40 - 46.

73. Kalantari S., Nazemi E., Masoumi B. Emergence-based self-advising in strong self-organizing systems: A case study in NASA ANTS mission // Expert Systems with Applications. 2021. Volume 182. pp. 115 - 187.

74. An expert system for circular economy business modelling: advising manufacturing companies in decoupling value creation from resource consumption / P.P. Pieroni [and other] // Sustainable Production and Consumption. 2021. Volume 27. pp. 534 - 550.

75. Nonlinear adaptive flight control system: Performance enhancement and validationю / Y. Feng [and other] // Chinese Journal of Aeronautics. 2023. Volume 36. pp. 106 - 118.

76. Ahmadi Dastjerdi A., Astolfi A., Hosseinnia S.H. Frequency-domain stability methods for reset control systems // Automatica. 2023. Volume 148. pp. 108 -122.

77. Nijmeijer H. Phase portraits of control dynamical systems // Automatica. 1992. Volume 28. Issue 5. pp. 1073 - 1074.

78. Llibre J., Sotomayor J. Phase portraits of planar control systems // Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications. 1996. Volume 27. Issue 10. pp. 1177 - 1197.

79. Hongbo K., Yu S. On limit cycle chattering in sliding mode control systems under the influence of sampling intervals based on describing function approach // The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2016. Volume 23. Issue 1. pp. 55 - 59.

80. Chue T.K., Xu J.K. Profitability, asset investment, and aggregate stock returns // Journal of Banking & Finance. 2022. Volume 143. pp. 204 - 219.

81. Liao X., Chen J. Image source identification with known post-processed based on convolutional neural network // Signal Processing: Image Communication. 2021. Volume 99. pp. 183 - 199.

82. Коноков Д.Г. Организационная структура предприятий. Москва: ИСАРП, 1999. 283 с.

83. Корепанова Е.Г. Методы организации процесса сбыта продукции на машиностроительном предприятии // Решетневские чтения. 2015. №19. С. 349 -351.

84. Скворцова Д.А., Романов Н.О. Разработка стратегии развития и внедрения инноваций на промышленных предприятиях // Управление устойчивым развитием. 2022. № 3(40). С. 27 - 39.

85. Васильева Е.В. Подход JTBD в процессах управления продуктами // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2020. № 1(7). С. 280 - 283.

86. David, F.K. Fundamentals of the Strategic Management. Merrill Publishing Company, 1986. 280 p.

87. Total quality management as driver for internationalization: a case study of a small family firm / M. Floris [and other] // Journal of Family Business Management 2022. №12. pp. 43 - 57.

88. Henry L., Rizzo John R., Stephen J. Managing Organizational Behavior Blackwell, 1994. 198 p.

89. Тебекин А.В. Стратегический менеджмент. Москва: Издательство Юрайт, 2019. 112 c.

90. ROLLVIS SWISS satellite roller screws // advertising brochure. 2017. 56 p.

91. SKF compact inverted roller screws // advertising brochure. 2014. 89 p.

92. Мельников В.А., Романов О.П., Ряховский О.А. Планетарный роликово- винтовой механизм преобразования вращательного движения в поступательное с фасонными роликами // Энергия-XXI век: Научно - практический вестник. 2014. №4 (88). С. 16 - 28.

93. Трусфус М.В., Кирпичников А.П., Якимов И.М. Моделирование в системе структурного и имитационного моделирования Simulink // Вестник Казанского технологического университета. 2017. №8. С. 107 - 110.

94. Калачев, Ю.Н. Векторное управление (заметки практика). Москва: ЭФО, 2013. 72 c.

95. Фираго Б.И., Васильев Д.С. К вопросу векторного управления асинхронными двигателями // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2015. №5. С. 5 - 15.

96. Харченко А.П., Слепокуров Ю.С., Аверьянов П.А. Исследование следящей системы в среде Matlab // Вестник ВГТУ. 2017. №4. С. 7 - 11.

97. James H. Project Change Management. New-York: The McGraw-Hill, 2000.

230 p.

98. Michael, E. Porter. Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. New-York: Free Press, 1985. 245p.

99. Nikolaevna K.N. Business and Operations Strategy Development by Multiple Vehicle Routing Optimization // Industrial Engineering and Management Systems. 2021. №20 (4). pp. 695 - 701.

100. Parast M.M. Safari A. Enhancing the quality and competitiveness of small businesses: A pooled cross-sectional analysis // International Journal of Production Economics. 2022. Vol 246. pp. 194 - 209.

101. Samuel C., Paul J. Strategic Management. Concepts and Applications. New-York: Random House Inc, 1988. 389 p.

Programm

Methods

- Main

ProductionDepartment

Fields

- finalStore

- initialStore

- productioriLine

- productionSetArray

- timeCurrent

- timeDelta

- timeTotal

■ total ProductsCreated

- bufferZone

Methods

- Departement

- DisplayCurrentlnfo

- generateNewProductionSet

- InitializeClass ■ Runlteration

ProductionSet

Fields

- operationTimeMath Expectation

- operationTimeStandartDeviation

- recievedFromFinalStore

- sendedToinitialStore ■ size

Properties

- OperationTimeMathExpectation

- OperationTimeStandartDeviation

- RecievedFromFinalStore

- SendedToinitialStore

- Size

Methods

- ProductionSet

- ReceiveFromFinalStore

- SendTolnitialStore

RandomGenerators

Fields

■ randomObj

Methods

- evenDistrlbution

- exponentlalDistribution

- gausslanDistribution

- testDistribution

- veibuliDistributlon

Excel Utilities

Fields

- oWB

- oXL

Methods

- BuildExelChart

- ExelUtilities

- FillExelCell

- FillExelColumn

TransportVehicle

Fields

- mode

- modeWorkPlaceWalting

- modeWorkTimeDependentLeft

- modeWorkTimeLeft

- palletSizeX

- palletSizeY

- Products

- speed

- workplace

Methods

- calculateModeWorkTlme

- GenerateNewRepairTime

- ProductionLine

- Runiteration

Statistic

Fields

- CurArray

- isMathExpectationCalculated

■ isStandartDeviationCalculated

- MathExpectations

- StandartDevlations

- totallterations

- Values

- ValuesTitles

Methods

■ CalculateMathExpectatlon

- CalculateStandartDevlation

■ Displaylnfo

- RecordValue

- Statistic

Store

Methods

- GenerateNewRepairTime

- RecleveFromProductionUne

- Runlteration

- SendToProductionLine

- Store

BufferZone

Methods

- GenerateNewRepairTime

■ RecleveFromProductionDep

- Runlteration

- SendToProductionDep

■ Store

CommonDenial

Fields

- assemblyDepartment

- denialProbability

- mathExpectatlon

- state

- timeDeniai

- timeEffectiveWork

- timeRepair

- timeWork

Properties

- currentState

Methods

- CommonDenial

- GenerateNewRepairTime

- Runlteration

Workplace

Fields

- currentFinalStoreSize

- currentlnitlalStoreSIze

- currentOperationTime

- currentProductProductionSetlndex

- flnalStore

- IndexInProductlonLlne

- InitlalStore

- maxFinalStoreSIze

- maxInltialStoreSIze

Properties

- finalStoreSIze

- initlalStoreSize

- productlonLinelndex

Methods

■ GenerateNewRepairTme

- HasFreePlacelnlnltialStore

- HasFullPlacelnFinalStore

- RecieveProduct

- Runlteration

- SendProduct

- Workplace

Обрабатывающий цех

Лазерная Сборка

сварка гаики ПРВП -* редуктора

Установка

радиальных

подшипников

Фрезерная обработка деталей

т

Токарная обработка болванок стали 13Х

из

на

Отгрузка склад

производствен но го цеха

Поступление материалов производства ПРВ редуктора

Перемещение БУ в шкаф сухого хранения

-

Тестирование БУ

Монтаж ЭКБ БУ

к

Отгрузка на склад монтажного цеха

Поступление материалов производства ЭДиБУ

Транспортировка на склад

монтажного цеха

Транспортировка в монтажный цех ПРВ редуктора

Транспортировка на склад хранения

Отправка

ПРВП

заказчику

Установка магнитов

Т.

Намотка обмотки ЭД

X

Сборочный цех

Оформление паспорта ПРВП

Покрытие лаком

Перемещение ЭД в шкаф сухого хранения

Поступление материалов сборки ПРВП

Установка

радиально-упорных подшипников

Подключение

кабелей

У

Монтажный цех

Упаковка ПРВП

Тестирование ПРВП

* ~

Установка ЭД с БУ в корпус

I

_____л

Транспортировка на склад

сборочного цеха

Перемещение ЭД с БУ в шкаф сухого хранения

Тестирование

ЭД с БУ

Я

ы

Н

гь х X о

о -1

5 Л

гь

Г)

Я м ¡0

О X гъ

а

-в о 5

V-

05 О 1а п Н са м

с\ аг

и> о

05 О -1

О

а

№) 1а л

5 Я

П.3. Перечень требуемого оборудования для производства базового

изделия

Название этапа Ресурсы Ед.изм./оплата Стоимость за ед.изм Кол-во

Строительство производственных помещений -Услуги строительной организации -Система вентиляции -Система электроснабжения тыс.руб/ежемес шт/в конце шт/в конце 1000 руб. 2 000 тыс.руб 10 000 тыс.руб. 120 000 1 1

Монтаж обрабатывающего цеха -Токарный станок с ЧПУ -Фрезерный станок с ЧПУ -Лазерная сварка шт/в начале шт/в начале шт/в начале 4 300 тыс. руб. 4 800 тыс. руб. 5 000 тыс.руб. 4 4 1

Монтаж монтажного цеха -Антистатические рабочие места -Шкафы сухого хранения -Паяльные станции шт/в начале шт/в начале шт/в начале 40 тыс.руб 1 000 тыс.руб 40 тыс.руб 2 2 2

Монтаж сборочного цеха -Сборочное место шт/в начале 140 тыс.руб 2

Поиск и интегрирование контрагентов в КС -Услуги 1Т компаний -Работа отдела маркетинга тыс.руб/ежемес мес/ежемес 1000 руб 180 тыс.руб. 500 5

Формирование отдела ПРВП -Работа ведущих инженеров отдела ПРВП мес/ежемес 350 тыс.руб 1

ИЯ и подготовка рабочих -Работа ИЯ -Работа менеджера по персоналу мес/ежемес мес/ежемес 90 тыс.руб 100 тыс.руб 2 2

Реклама и продвижение -Услуги рекламного агентства тыс.руб/ежемес 1000 руб. 8 000

Испытания -Услуги испытательных лабораторий тыс.руб/в начале 1000 руб. 1 800 тыс.руб

Юр (почтовый) плрес ул. Пеше-Стрелсикпя. 88. офис 2S. 39ftOJ3. Воронеж. Россия 1ел/фо«Х+7(«73| 263-2124 фокс «7№73| 231-1261 V.'cb iwAvoibilaom-oru t moil. info(?o<b loenvoru ОГРН 1093668041312 ОКПО 70713339 ИНН/КПП 366'i09999'i/J№I01001

AO "ОРБИТА

и

Шъ ¿7/ 2025 г.

УТВЕРЖДАЮ еиерального директора Савенков В.В., к.т.п.

результатов диссертационной работы

Материалы диссертационной работы Романова И.О., представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему: «Модель обеспечения устойчивости производства продукции точного машиностроения», были частично использованы в деятельности предприятия АО «Орбита» для модификации процессов разработки и организации мелкосерийного производства изделий точного машиностроения.

Использование результатов диссертационной работы позволяет связать вносимые изменения в конструкторской и технологической документациях изделий точного машиностроения с возможностью обеспечения устойчивого выполнения программы выпуска при помощи инструментов имитационного моделирования.

Предложенные в работе Романова И.О. информационные модели, коэффициенты технологичности и показатели устойчивости производства позволили облегчить процессы разработки и организации серийного производства подобной продукции для обеспечения устойчивости технологических процессов при минимизации необходимых материальных и кадровых ресурсов, тем самым доказав результативность диссертационного исследования. Процент внедрения на предприятии составил порядка 70%.

Заместитель Генерального директора по науке - Главный конструктор, к.т.п