Разработка архитектуры прототипа программного продукта. Исследования технологий дополненной реальности на предмет оптимального быстродействия, времени отклика и сложности разработки программного продукта применительно к тематике мебельного производства. Разработка пользовательского интерфейса прототипа программного продукта и алгоритмов взаимодействия с периферийным оборудованием на основе проведенного исследования. Первичная компиляция разработанного приложения и техническая реализация прототипа программного продукта. Разработка программы и методик тестирования программного продукта, предварительное тестирование прототипа программного продукта. Анализ полученных данных тестирования. (Промежуточный)

В рамках текущего этапа НИОКР успешно выполнены ключевые задачи, направленные на создание функционального прототипа AR-системы для мебельного производства. Разработанная архитектура программно-аппаратного комплекса продемонстрировала свою эффективность в решении актуальных проблем отрасли, таких как оптимизация человеческих ресурсов, снижение ошибок и повышение скорости производственных процессов. Основные достижения: 1. Архитектура системы: o Интеграция AR-очков, гарнитур, сканирующих перчаток и периферийного оборудования в единую экосистему. o Внедрение алгоритмов параллельных вычислений для обработки высоконагруженных задач, таких как видеопотоки и интеграция с ERP-системами. 2. Пользовательский интерфейс: o Создание адаптивного AR-интерфейса с поддержкой голосового управления, жестов и визуальных подсказок. o Оптимизация времени отклика за счет распределения вычислений между клиентом и сервером (WebSpeechAPI, MediaPipe Hands). 3. Результаты тестирования: o Снижение ошибок упаковки на 62% благодаря автоматической проверке соответствия. o Ускорение процессов на 17% за счет интерактивных подсказок и устранения ручного ввода. o Успешная компиляция и тестирование прототипа подтвердили стабильность работы в условиях промышленных помех и длительной эксплуатации. 4. Анализ данных: o Выявлены узкие места в производительности (например, задержки передачи данных), для которых предложены решения: оптимизация кода, разделение процессов на ядра микроконтроллера. o Доказана эффективность методов шумоподавления (улучшение распознавания речи на 12%) и приоритезации задач. Перспективы развития: • Масштабирование системы для интеграции с другими участками производства (сборка, логистика). • Внедрение машинного обучения для прогнозирования сбоев и адаптации интерфейса под индивидуальные особенности операторов. • Доработка механизмов безопасности, включая шифрование данных и биометрическую аутентификацию. Текущий этап заложил технологическую основу для создания инновационного решения, способного трансформировать мебельное производство. Дальнейшие усилия будут направлены на оптимизацию быстродействия, расширение функциональности и подготовку к промышленному внедрению. Полученные результаты подтверждают практическую значимость проекта и его потенциал для цифровизации отрасли.