Научное обоснование и разработка интеллектуального динамического мониторинга с адаптивными свойствами в многономенклатурном автоматизированном производстве с учетом особенностей цифровизации производства

Современное развитие науки и техники обуславливает переход на цифровые технологии в рамках новой промышленной революции. При этом возникает необходимость пересмотра функциональных возможностей первичных информационно-аналитических систем с учетом их применения в сложных иерархических структурах принятия управленчеких решений. Нами изучены требования к этим системам в рамках следующих стратегий и программ. В развитых и развивающихся странах действуют национальные стратегии и программы цифровой экономики (например, Digital Strategy 2025 в Германии, Digital Agenda for Europe, 2010, France`s International Digital Strategy, 2017 и др.), а также принимаются программы и стратегии, которые объединяют комплекс проектов по созданию и использованию цифровых технологий в обрабатывающих производствах (например, немецкая программа «Industry 4.0», Национальная стратегия развития искусственного интеллекта Германии, 2018г., программа «Китайское производство 2025» и др.). В России в 2018 году был запущен национальный проект «Цифровая экономика Российской Федерации», подписан Указ «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», в котором ускоренное внедрение цифровых технологий включено в число национальных целей развития РФ до 2024 года, в 2019 году подписан Указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Изучение представленных выше программ развития цифрового управления, а также анализ литературы и научных исследований показал, что наиболее сложным является получение первичной информации в реальном времени о состоянии технологических объектов в необходимом формате, согласующемся с общей структурой цифрового принятия решений. Для многономенклатурного автоматизированного производства, где имеются не только различные реализации технологических процессов, но также и изменения состояния объекта, возмущения окружающей среды, все это делает сложным априорное моделирование и представление в динамических моделях состояния объекта в пространстве возможных его состояний. При этом возникает необходимость в перманентном обновлении моделей и правил принятия решений. Как показал опыт наших исследований, одной из важнейших форм успешной цифровизации производства является система динамического мониторинга оборудования в реальном времени в производственных условиях. Разработки в области мониторинга сложного технологического оборудования, например, станочных комплексов существуют, но они не универсальны, часто лишь предоставляют информацию о простоях и загрузке, наработках на отказ и технологиях оборудования. Реже исследуются конкретные технологические процессы и режимы. Существующие решения также не в полной мере реализуют анализ данных и алгоритмов принятия решений. Проблема динамического мониторинга процессов формообразования при механообработке в настоящее время стала особенно актуальной в связи с необходимостью повышения качества деталей для различных отраслей хозяйства при создании изделий с новыми потребительскими свойствами, конкурентноспособных с зарубежными, а также при формировании современной технологической базы по приоритетным направлениям развития промышленности. Многочисленные исследования показали необходимость применения однотипных алгоритмов с адаптивными свойствами совместимых на всех уровнях информационной поддержки предприятия. Данные алгоритмы должны основываться на интегративных критериях оценки качества функционирования технологического объекта и обеспечивать возможность анализа системы, как в целом, так и каждого объекта с более гибким подходом к организационно-технологическим мероприятиям. Данный проект направлен на решение актуальной научной проблемы (междисциплинарное исследование) формирования теоретических основ и методик интеллектуального динамического мониторинга сложного технологического оборудования во многономенклатурном автоматизированном производстве с учетом цифровизации всей иерархической структуры управления производством. Нами рассмотрены основные подходы к формированию динамических моделей сложного технологического оборудования. Проведен анализ возможности получения информации о качестве формообразования и диагностике процессов на основе работ классической и современной теории автоматического управления с точки зрения управления сложными объектами, что позволило оценить актуальность и научную значимость проблемы мониторинга для теории и практики современного машиностроительного производства и сформулировать следующие крупные задачи: 1. Формирование концептуальной модели интеллектуального динамического мониторинга и контроля с адаптивными свойствами в многономенклатурном автоматизированном производстве на основе анализа современных методов оценки сложных технических систем. 2. Обоснование и реализация направлений повышения эффективности мониторинга на основе оптимизации динамической настройки станка и использования методов искусственного интеллекта. 3. Выполнение исследования по формированию цифровых двойников технологических процессов с учетом перманетно изменяющихся свойств объекта в условиях стохастической неопределенности. 4. Получение результатов экспериментальных исследований и практическая реализация мониторинга на станках различного технологического назначения. Научная новизна исследований заключается в следующем: 1. Новые стратегии исследования динамических процессов на основе многофазных непараметрических процедур и методов с учетом квазистационарных свойств объекта и возмущений при реализации технологических проессов. 2. Формализация процедур, алгоритмов и программного обеспечения для формирования системы интеллектуального динамического мониторинга с адаптивными свойствами в многономенклатурном автоматизированном производстве с учетом особенностей цифровизации производства. 3. Научное обоснование критериев оценки функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени на основе методов искусственного интеллекта и создание новых информационных технологий с адаптивными свойствами для их универсанльного использования. 4. Формирование принципов мониторинга параметров качества деталей в реальном времени 5. Формализация процедур, алгоритмов и программного обеспечения для формирования цифровых двойников технологических процессов с учетом перманетно изменяющихся свойств объекта в условиях стохастической неопределенности.