С.С. Анцыферов1, К.Н. Фазилова2, К.Е. Русанов3

1–3 МИРЭА – Российский технологический университет (РТУ) (Москва, Россия)
1,3 c_standard@fel.mirea.ru, 2 fazilova@mirea.ru

Постановка проблемы. В настоящее время к технологическим процессам предъявляются высокие требования по качеству, которое в значительной степени определяется точностью выполнения технологических операций, объединенных в единый технологический процесс. В связи с этим актуальной является задача создания инструментария, обеспечивающего контроль качества технологических процессов, в частности, непрерывный их мониторинг. В качестве такого инструментария может служить методика, объединяющая алгоритмы оценки и контроля качества.

Цель. Разработать методику контроля качества технологических процессов и практически апробировать ее на реальных технологических процессах.

Результаты. Разработана методика контроля качества технологических процессов, включающая в себя алгоритм построения граничных значений области качества и алгоритм оценки реального показателя качества, основанный на определении текущих значений вероятностных оценок точности технологических операций.

Практическая значимость. Результаты практической апробации предлагаемой методики указывают на возможность ее применения для широкого класса технологических процессов интеллектуального машиностроительного производства.

Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е. Методика контроля качества технологических процессов интеллектуального машиностроительного производства // Наукоемкие технологии. 2023. Т. 24. № 7. С. 39−43. DOI: https://doi.org/ 10.18127/ j19998465-202307-05

1. Анцыферов С.С., Сигов А.С. Технологические основы построения интеллектуальных систем // Проблемы искусственного интеллекта. 2016. № 1 (2). С. 34–44.
2. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е. Стандартизация показателей неравновесной устойчивости когнитивных систем // Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 5. С. 15–20.
3. Antsyferov S.S., Fazilova K.N., Rusanov K.E. Evaluation algorithm of cognitive systems non-equilibrium stability. Problems of Artificial Intelligence. 2018. № 3 (10). P. 57–64.
4. Antsyferov S.S., Fazilova K.N. Evaluation of cognitive systems structural elements effectiveness. Problems of Artificial Intelligence. 2019. № 3 (14). P. 40–46.
5. Antsyferov S.S., Fazilova K.N., Rusanov K.E. Method for controlling the cognitive systems functioning in non-equilibrium stability mode. Journal of Physics: Conference Series. 2020. V. 1679. P. 032068.
6. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е. Методика оценки эффективности структурных элементов когнитивных систем в реальном масштабе времени // Нелинейный мир. 2020. № 3. С. 33–41.
7. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н. Методология оценки состояний когнитивных систем // Проблемы искусственного интеллекта. 2020. №3(18). С. 19–28.
8. Анцыферов С.С., Сигов А.С., Фазилова К.Н. Методология контроля функционирования неравновесно-устойчивых технических систем // Проблемы искусственного интеллекта. 2021. № 1 (20). С. 18–26.
9. Antsyferov S.S., Fazilova K.N., Rusanov K.E. Algorithms for monitoring the functioning of nonequilibrium information processing systems. Journal of Physics: Conference Series. 2021. V. 2094. P. 022024.
10. Antsyferov S.S., Fazilova K.N., Rusanov K.E. Modeling of control processes of nonequilibrium systems functioning. AIP Conference Proceedings. 2021. V. 2402. P. 050006.
11. Анцыферов С.С., Фазилова К.Н. Контроль качества функционирования интеллектуальных производств // Качество и жизнь. 2022. Т. 34. № 2. С. 11–13.