Разработка систем мониторинга и предиктивной аналитики производственных систем с использованием технологии машинного зрения и обучения

Для наукоёмкого промышленного производства самолётов, ракет, автомобилей, металлообрабатывающих станков и газотурбинных двигателей характерны длинные циклы изготовления продукции, отдельные детали проходят несколько стадий (операций) обработки в цеху, перемещаются между цехами внутри предприятия или между предприятиями-смежниками. В аэрокосмической отрасли характерно изготовление деталей малыми партиями при широкой номенклатуре их изготовления. Для того чтобы выполнялся главный календарный план и план производства в соответствии с директивными датами и своевременно производились корректирующие мероприятия, необходимо отслеживать движение материальных потоков и оптимизировать загрузку производственных мощностей по цепочке технологического маршрута. Для этой цели служат системы сбора информации и мониторинга (MDC-системы) и системы оперативного учёта выполнения производственных заданий (MES-системы). Существующие MES-системы направлены на повышение эффективности производства за счёт снижения избыточных складских запасов, объёмов незавершённого производства, повышения степени использования производственных ресурсов, уровня организации хранения и логистики, пропускной способности производственной системы и т.п. В настоящее время существует разрыв между используемыми в производстве программами среднесрочного и оперативного планирования (ERP) и системами сбора информации (MDC+MES). На предприятиях аэрокосмического профиля данные собираются не со всех станков технологической цепочки, а только со специально для этой цели оснащённых, либо с терминалов на рабочих местах, где присутствует ручной ввод. Такой избирательный характер поступления информации и человеческий фактор существенно снижают её достоверность. В этой связи разработка эффективных алгоритмов интеллектуализации видеонаблюдения для проведения автоматического анализа видеопотока при помощи технологий машинного обучения позволит сократить существующий разрыв в сборе и анализе производственных данных, повышая эффективность планирования и исполнения. Актуальной является разработка модульной программной системы, реализующей подобные алгоритмы. Модульный принцип построения подобной программной системы позволит интегрировать её с MDC системами, применяемыми на производстве или использоваться последнюю в качестве автономной MDC системы для передачи оперативной информации в MES или ERP – систему. Целью исследования является разработка модульной программной системы мониторинга и предиктивной аналитики дискретного производства в машиностроении за счёт разработки ситуационно-адаптированных алгоритмов распознавания образов, компьютерной обработки изображений, математического моделирования производственной среды, которая может интегрироваться с MDC системами или использоваться в качестве автономной MDC -системы для передачи оперативной информации в MES -систему или ERP – систему. Ожидаемые результаты исследования в целом: модели и программно-аппаратные средства для мониторинга изменений в производственном потоке деталей. Алгоритмы и модели анализа видеопотока для получения структурированных данных, преобразования их в идентифицирующие метрики состояния производства. Программные средства предиктивной аналитики и интеллектуального управления ресурсами предприятий машиностроения на основе имитационного моделирования.