Применение цифровых систем на ремонтных предприятиях

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Особенности ремонтных предприятий, такие как неритмичность производимых работ и их разнообразие, повышают нагрузку на сотрудников, которые, как правило, не закреплены за одной операцией и являются более универсальными специалистами. Внедрение цифровых систем позволяет снизить число возникающих ошибок персонала, но наибольший эффект может быть достигнут только при создании единой информационной среды. Применение процессного подхода обеспечит формирование реестра процессов, на основе которых возможны организация прослеживаемости деталей, совершенствование контрольно-измерительных процедур, что снизит количество ошибок, а также позволит проанализировать процесс на основе собранных данных. Такие системы, объеденные единой информационной средой, способствуют прогнозированию послеремонтных показателей и приблизят качество отремонтированных деталей к новым.

Авторлар туралы

P. Golinitskii

Russian State Agrarian University – Timiryazev Moscow Agricultural Academy

Email: gpv@rgau-msha.ru

U. Antonova

Russian State Agrarian University – Timiryazev Moscow Agricultural Academy

Email: gpv@rgau-msha.ru

E. Cherkasova

Russian State Agrarian University – Timiryazev Moscow Agricultural Academy

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: gpv@rgau-msha.ru

Әдебиет тізімі

  1. Дидманидзе О. Н., Парлюк Е. П., Пуляев Н. Н., Прокофьев М. М. Перспективы развития тракторостроения в России // Техника и оборудование для села. 2023. № 5(311). С. 2–7. https://doi.org/10.33267/2072-9642-2023-5-2-7
  2. Дидманидзе О. Н., Девянин С. Н., Парлюк Е. П., Марков В. А. Энергообеспечение сельскохозяйственного тракторостроения России // Агроинженерия. 2021. № 2(102). С. 4–8. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-4-8
  3. Дидманидзе О. Н., Федоткин Р. С., Крючков В. А., Дегтярев Н. И. Съемная гусеничная ходовая система ведущего моста сельскохозяйственного трактора класса 0,9 // Аграрный научный журнал. 2023. № 12. С. 142–148. https://doi.org/10.28983/asj.y2023i12pp142-148
  4. Golubev I. G., Sevryugina N. S., Apatenko A. S., Fomin A. Yu. Modernizing Machines to Extend Their Life // Russian Engineering Research. 2023. V. 43. № 3. P. 258–263. https://doi.org/10.3103/s1068798x23040111
  5. Кравченко И. Н., Величко С. А., Мартынов А. В. и др. Оценка эксплуатационной надежности шестеренных гидронасосов, отремонтированных с применением метода электроискровой обработки // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2023. № 3. С. 40–47. https://doi.org/10.31857/S0235711923030094
  6. Erokhin M. N., Leonov O. A., Shkaruba N. Z. et al. Application of Dimensional Analysis for Calculating the Total Misalignment between a Seal and a Shaft // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2021. V. 50. № 6. P. 524–529. https://doi.org/10.3103/S1052618821060066
  7. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh., Vergazova Yu.G. et al. Project Assessment of the Reliability of the Joint of a Circulation-Loaded Ring of a Rolling Bearing with a Shaft of Tolerance Class js6 // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2023. V. 52. № 4. P. 343–350. https://doi.org/10.3103/s1052618823040088
  8. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh., Vergazova Yu. G. Calculation of the maximum functional clearance of a cylindrical joint between a steel shaft and a cast iron sprocket // CIS Iron and Steel Review. 2024. V. 27. P. 108–112. https://doi.org/10.17580/cisisr.2024.01.17
  9. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh., Temasova G. N. et al. Calculation of Fit Tolerance with Clearance to Increase Relative Wear Resistance of Joints // Journal of Friction and Wear. 2023. V. 44(3). P. 171–177. https://doi.org/10.3103/S1068366623030054
  10. Ерохин М. Н., Леонов О. А., Карпузов В. В. и др. Научные основы организации системы менеджмента качества на предприятиях ТС в АПК. Ставрополь: Логос, 2020. 176 с.
  11. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh. Normalization of the Indirect Measurement Errors of Acceptance Engine Tests // Measurement Techniques. 2022. V. 65 (8). P. 564–568. https://doi.org/10.1007/s11018-023-02121-z
  12. Шкаруба Н. Ж. Современные организационные подходы к метрологическому обеспечению ремонтного производства // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования “Московский государственный агроинженерный университет имени В. П. Горячкина”. 2013. № 3 (59). С. 41–44.
  13. Golinitskii P. V., Antonova U. Yu., Temasova G. N. et al. Digitalization of Fault Detection in Crankshafts // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2024. V. 53 (3). P. 263–270. https://doi.org/10.1134/S1052618824700031

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».