ОРГАНИЗАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ПРОИЗВОДСТВ ИНДУСТРИИ 4.0 НА ОСНОВЕ КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ОНТОЛОГИЙ

Предмет исследования. Предложены схемы организации работ на производственных приборостроительных предприятиях Индустрии 4.0 типа «умная фабрика», оснащенных киберфизическими системами. Исследования по киберфизификации производства выполняются в рамках разработки и внедрения в отечественную промышленность идей и решений, направленных на создание в нашей стране «умных предприятий», способных функционировать в условиях цифровой экономики и обладающих новыми производственными технологиями. Метод. Использованы методы организации производственных работ по изготовлению изделий приборостроения с применением киберфизических систем и онтологий в условиях предприятий будущего на основе общей теории автоматизации проектирования. Основные результаты. Показано, что эффект от внедрения предлагаемых принципов организации производственных предприятий в формате фабрик будущего способствует переходу отечественной промышленности к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, что соответствует направлению государственной научно-технической политики Российской Федерации в области приборостроения и машиностроения. Практическая значимость. Результаты работы могут быть использованы при разработке алгоритмов автоматизированного проектирования приборостроительного (машиностроительного) цифрового производства, функционирующего в условиях цифровой экономики Российской Федерации.

1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. NY: Crown Business, 2017. 192 p.
2. Lee E.A. The past, present and future of cyber-physical systems: a focus on models // Sensors. 2015. V. 15. N 3. P. 4837–4869. doi: 10.3390/s150304837
3. Meissner H., Ilsen R., Aurich J.C. Analysis of control architectures in the context of Industry 4.0 // Procedia CIRP.2017.V. 62.P. 165–169. doi: 10.1016/j.procir.2016.06.113
4. Balasubramaniyan S., Srinivasan S., Buonopane F., Subathra B., Vain J., Ramaswamy S. Design and verification of cyber-physical systems using TrueTime, evolutionary optimization and UPPAAL // Microprocessors and Microsystems. 2016. V. 42. P. 37–48. doi: 10.1016/j.micpro.2015.12.006
5. Fang Zh., Mo H., Wang Y., Xie M. Performance and reliability improvement of cyber-physical systems subject to degraded communication networks through robust optimization // Computers and Industrial Engineering. 2017. V. 144.
   P. 166–174. doi: 10.1016/j.cie.2017.09.047
6. Hwang G., Lee J., Park J., Chang T.-W. Developing performance measurement system for Internet of Things and smart factory environment // International Journal of Production Research. 2017.V. 55.N 9.P. 2590–2602. doi: 10.1080/00207543.2016.1245883
7. Lee K.H., Hong J.H., Kim T.G. System of systems approach to formal modeling of CPS for simulation-based analysis // ETRI Journal. 2015. V. 37. N 1. P. 175–185. doi: 10.4218/etrij.15.0114.0863
8. Ning H., Liu H., Ma J., Yang L.T., Huang R. Cybermatics: cyber-physical-social-thinking hyperspace based science and technology // Future Generation Computer Systems. 2016. V. 56. P. 504–522. doi: 10.1016/j.future.2015.07.012
9. Qu T., Thurer M., Wang J., Wang Z., Fu H., Li C. System dynamics analysis for an Internet-of-Things-enabled production logistics system // International Journal of Production Research. 2017.V. 55.N 9.P. 2622–2649. doi: 10.1080/00207543.2016.1173738
10. Vogel-Heuser B., Rosch S., Fischer J., Simon Th., Ulewicz S., Folmer J. Fault handling in PLC-based Industry 4.0 automated production systems as a basis for restart and self-configuration and its evaluation // Journal of Software Engineering and Applications. 2016. V. 9. N 1. P. 1–43. doi: 10.4236/jsea.2016.91001
11. Wang L., Haghighi A. Combined strength of holons, agents and function blocks in cyber-physical systems // Journal of Manufacturing Systems. 2016. V. 40. P. 25–34. doi: 10.1016/j.jmsy.2016.05.002
12. ZuehlkeD. SmartFactory – towards a factory-of-things // Annual Reviews in Control. 2010. V. 34. N 1. P. 129–138. doi: 10.1016/j.arcontrol.2010.02.008
13. Zhou P., Zuo D., Hou K.-M., Zhang Zh. A decentralized compositional decision process in self-managed cyber physical systems // Sensors. 2017. V. 17. N 11. Art. 2580. doi: 10.3390/s17112580
14. Zhahg Zh., Eyisi E., Koutsonkos X., Porter J., Karsai G., Sztipanovits J. A co-simulation framework for design of time-triggered automotive cyber physical systems // Simulation Modelling Practice and Theory. 2014. V. 43. P. 16–33. doi: 10.1016/j.simpat.2014.01.001
15. Liao Y., Deschamps S., Loures E.F.R., Ramos L.F.P. Past, present and future of Industry 4.0 – a systematic literature review and research agenda proposal // International Journal of Production Research. 2017. V. 55. N 12. P. 3609–3629. doi: 10.1080/00207543.2017.1308576

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License