Анализ современного состояния в области управления качеством конструкторско-технологической подготовки цифровых производств

Статья посвящена анализу современного состояния в области управления качеством конструкторско-технологической подготовки цифровых производств. Рассматриваются основные тенденции и вызовы, возникающие перед предприятиями в условиях перехода к цифровым технологиям. Основное внимание уделено исследованию методов и инструментов, используемых для управления качеством конструкторско-технологической подготовки производств, таких как внедрение PLM-систем и применение технологий Индустрии 4.0. Описаны группы проблем, возникающих при проведении цифровизации в управлении качеством конструкторско-технологической подготовки производства. Определены перспективные направления исследований, необходимые для дальнейшего развития уровня управления качеством конструкторско-технологической подготовки производств.

1. Васильев В. А., Александрова С. В., Летучев Г. М. Цифровые технологии в управлении качеством // Идеи и новации. 2022. Т. 10, № 1-2. С. 125–129. DOI: 10.48023/24117943_2022_10_1-2_125. EDN: DWECHO.

2. Леон К. С., Порсев К. И. О качестве конструкторско-технологической подготовки цифрового машиностроительного производства // Роль технического регулирования и стандартизации в эпоху цифровой экономики: материалы VI Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, Екатеринбург, 19 декабря 2024 года. Екатеринбург: Издат. дом «Ажур», 2024. С. 127–130. EDN: NFVAOP.

3. Васильев В. А., Александрова С. В. Управление качеством наукоемких процессов // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024. № 9 (159). С. 33–41. DOI: 10.30987/2223-4608-2024-33-41. EDN: AFWCZX.

4. Краснораменский А. С. Трансформация системы менеджмента качества в условиях цифровизации экономики // Экономика. Бизнес. Инновации: сб. ст. XVII Междунар. науч.практ. конф., Пенза, 30 ноября 2021 года. Пенза: Наука и Просвещение, 2021. С. 35–37.

5. Коровкин В. В., Кузнецова Г. В. Перспективы цифровой трансформации российского машиностроения // Ars Administrandi (Искусство управления). 2020. Т. 12, № 2. С. 291–313. DOI: 10.17072/2218-9173-2020-2-291-313. EDN: NXNOXM.

6. Нигодин Ю. А., Нигодин Е. А. Цифровое моделирование производственного процесса в тяжелом машиностроении // Механики XXI веку. 2023. № 22. С. 90–93. EDN: OOGKQF.

7. Leng J., Wang D., Shen W. [et al.]. Digital twins-based smart manufacturing system design in Industry 4.0: a review. Journal of Manufacturing Systems. 2021. Vol. 60. P. 119–137. DOI: 10.1016/j.jmsy.2021.05.011.

8. Maretto L., Faccio M., Battini D. The adoption of digital technologies in the manufacturing world and their evaluation: a systematic review of real-life case studies and future research agenda. Journal of Manufacturing Systems. 2023. Vol. 68. P. 576– 600. DOI: 10.1016/j.jmsy.2023.05.009.

9. Кулева Н. И., Степанов А. С. Актуализация системы менеджмента качества предприятия при создании информационного пространства конструкторско-технологической подготовки производства // Управление качеством на этапах жизненного цикла технических и технологических систем: сб. науч. тр. 2-й Всеросс. науч.-техн. конф., Курск, 27–28 мая 2020 года. Курск: Юго-Западный гос. ун-т, 2020. С. 131–134. EDN: AZOKTL.

10. Антипова О. И., Хаймович И. Н., Чекмарев А. Н., Чурилин С. В. Управление качеством конструкторско-технологической подготовки производства с использованием базовой концептуальной модели данных // Вестник Самарского муниципального института управления. 2020. № 1. С. 7–19. EDN: DBPCFT.

11. Ковригин Е. А. Интеграция современных цифровых технологий в систему менеджмента качества высокотехнологичных предприятий: дис. канд. техн. наук. Москва, 2020. 144 с.

12. Стрелков Г. С. Применение цифровых технологий проектирования в машиностроении: актуальное состояние и перспективы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 7. С. 132–134. DOI: 10.24412/2071-6168-2024-7-132-133. EDN: TRVDWN.

13. Mantravadi S., Moller C. An overview of next-generation manufacturing execution systems: how important is MES for industry 4.0? Procedia manufacturing. 2019. Vol. 30. P. 588–595. DOI: 10.1016/j.promfg.2019.02.083.

14. Huang G., Hu J., He Y. [et al.]. Machine learning for electronic design automation: A survey. ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES). 2021. Vol. 26, no. 5. P. 1–46. DOI: 10.48550/arXiv.2102.03357.

15. Adeyeye O. J., Akanbi I. Artificial intelligence for systems engineering complexity: a review on the use of ai and machine learning algorithms. Computer Science & IT Research Journal. 2024. Vol. 5, no. 4. P. 787–808. DOI: 10.51594/csitrj.v5i4.1026.

16. Okuyelu O., Adaji O. AI-driven real-time quality monitoring and process optimization for enhanced manufacturing performance. Journal of Advances in Mathematics and Computer Science. 2024. Vol. 39, no. 4. P. 81–89. DOI: 10.9734/jamcs/2024/v39i41883.

17. Hu Y. Industrial Internet of things intelligence empowering smart manufacturing: a literature review. IEEE Internet of Things Journal. 2024. DOI: 10.1109/JIOT.2024.3367692.

18. Ho P. T. Study of augmented reality based manufacturing for further integration of quality control 4.0: a systematic literature review. Applied Sciences. 2022. Vol. 12, no. 4. P. 1961. DOI: 10.3390/app12041961.

19. Husar J., Knapčíková L. Implementation of augmented reality in smart engineering manufacturing: a literature review. Mobile Networks and Applications. 2024. Vol. 29, no. 1. P. 119–132. DOI: 10.1007/s11036-023-02121-x.

20. Никольская В. А., Кошкина Г. В., Никольский С. В. Система управления персоналом в концепции системы менеджмента качества // Вестник Тверского государственного технического университета. Серия: Науки об обществе и гуманитарные науки. 2024. № 3 (38). С. 76–80. DOI: 10.46573/2409-1391-2024-3-76-80. EDN: BHJVNK.

21. Спиридонов О. В. Требования к квалификации рабочих машиностроительной промышленности в условиях цифровой трансформации // Вектор экономики. 2020. № 1 (43). С. 88. EDN: RHBPWE.

22. Спиридонов О. В. Подготовка высококвалифицированных рабочих в машиностроении в соответствии с требованиями профессиональных стандартов // Инновации в технологиях и образовании: cб. ст. XIII Междунар. науч.-практ. конф., Белово, 26 марта 2020 г. Белово: Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева, 2020. Т. 1. С. 149–154. EDN: JIERHR.

23. Зайцев А. В., Спиридонов А. В. Цифровой функционал инженера-технолога в машиностроении // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2020. № 3 (12). С. 24–29. EDN: SSBTMR.

24. Шемшурина С. А. Компетенция персонала в системе менеджмента качества // Вестник Волжского университета им. В. Н. Татищева. 2016. Т. 2, № 3. С. 214–221. EDN: WVQNIJ.

25. Чурилин С. В., Хаймович С. В. Конфликт интересов при внедрении информационных технологий в конструкторско-технологическую подготовку производства // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2020. Т. 22, № 5 (97). С. 36–40. DOI: 10.37313/1990-5378-2020-22-5-36-40. EDN: LKVEVW.

26. Sader S., Husti I., Daroczi M. A review of quality 4.0: definitions, features, technologies, applications, and challenges. Total Quality Management & Business Excellence. 2022. Vol. 33, no. 9–10. P. 1164–1182. DOI: 10.1080/14783363.2021.1944082.

27. Горохова К. В. Перспективы развития системы менеджмента качества // Ученые записки Санкт-Петербургского им. В. Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2021. № 2 (78). С. 78–82.