Виртуальные ПЛК в цифровой трансформации производства: архитектура, возможности и перспективы

Θεματικοί όροι: виртуализация, цифровая трансформация производства, программируемые логические контроллеры, автоматизация производственных процессов, виртуальные ПЛК

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69213

PROJECT MANAGEMENT MODEL IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION

Πηγή: Экономика и предпринимательство. :756-758

Θεματικοί όροι: цифровая трансформация производства, digital transformation of production, economic trends, подходы к управлению проектами, project management approaches, экономические тренды, современные ИТ-технологии, цифровой бизнес, modern IT technologies, digital business

Виртуальные ПЛК в цифровой трансформации производства: архитектура, возможности и перспективы

Συγγραφείς: Шетько, Иван Сергеевич

Θεματικοί όροι: программируемые логические контроллеры, автоматизация производственных процессов, виртуальные ПЛК, цифровая трансформация производства, виртуализация

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69213; 681.5

Διαθεσιμότητα: https://elib.belstu.by/handle/123456789/69213

ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА В МАШИНОСТРОЕНИИВ УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Θεματικοί όροι: организация производственных процессов, цифровая трансформация производства, организация машиностроительного предприятия, интернет вещей, цифровое машиностроительное производство, организация производства в машиностроении

BUSINESS PROCESS OPTIMIZATION IN THE DIGITALIZATION ERA OF PRODUCTION ; ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ

Συγγραφείς: N. A. Popov, Н. А. Попов

Πηγή: Strategic decisions and risk management; Том 10, № 1 (2019); 28-35 ; تصمیمات راهبردی و مدیریت ریسک ها; Том 10, № 1 (2019); 28-35 ; Стратегические решения и риск-менеджмент; Том 10, № 1 (2019); 28-35 ; 战略决策和风险管理; Том 10, № 1 (2019); 28-35 ; 2618-9984 ; 2618-947X ; 10.17747/2618-947X-2019-1

Θεματικοί όροι: контроль качества, Industry 4.0, digital transformation, industry, quality control, Индустрия 4.0, цифровая трансформация производства, промышленность

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://www.jsdrm.ru/jour/article/view/818/726; https://www.jsdrm.ru/jour/article/view/818/737; Аршавский А. (2018). Искусственный интеллект в металлургии // НЛМК. URL: http://www.cloudmobility.ru / sites / default / files / 13.25–13.45_arhavsky_nlmk_new.pdf.; Квасова Н. А., Целых В. Н. (2012). Методика оценки экономических потерь по видам дефектов на основе системы критериев КР-бенчмаркинга // Современные проблемы транспортного комплекса России. № 2. С. 295–298.; Лисовский А. Л. (2018). Оптимизация бизнес-процессов для перехода к устойчивому развитию в условиях четвертой промышленной революции // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 4. С. 10–19. DOI: https://doi.org / 10.17747 / 2078 8886 2018 4 10 19.; Пуха Ю. (2017). Индустриальная революция 4.0 // PricewaterhouseCoopers. URL: https://www.pwc.ru / ru / assets / pdf / industry-4–0 pwc.pdf.; Сербул А. (2018). Нейронки: какому бизнесу нужен искусственный интеллект (и лайфхаки, как его внедрить) // Деловой журнал «Inc.». URL: https://incrussia.ru / understand / nejronki-kakomu-biznesu-nuzhen-iskusstvennyj-intellekt-i-lajfhaki-kak-ego-vnedrit / .; Тарасов И. В., Попов Н. А. (2018). Индустрия 4.0: Трансформация производственных фабрик // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 3. С. 38–53. DOI: https://doi.org / 10.17747 / 2078 8886 2018 3 38 53.; Chae B. (2009). Developing key performance indicators for supply chain: an industry perspective // Supply Chain Management: An International Journal. Vol. 14, № 6. P. 422–428. DOI:10.1108 / 13598540910995192.; Chongwatpol J. (2015). Prognostic analysis of defects in manufacturing // Industrial Management & Data Systems. Vol. 115, № 1. P. 64–87. DOI: https://doi.org / 10.1108 / IMDS-05 2014 0158.; Dean P. R., Xue D., Tu Y. L. (2009). Prediction of manufacturing resource requirements from customer demands in mass-customisation production // International Journal of Production Research. Vol. 47. № 5. P. 1245–1268. DOI: https://doi.org / 10.1080 / 00207540701557197.; Deming W. (1943). Edwards. Statistical Adjustment of Data. Dover. 261 p.; Ding S. H., Kamaruddin S. (2015). Maintenance policy optimization – literature review and directions // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Vol. 76, № 5–8. P. 1263–1283. DOI:10.1007 / s00170 014 6341 2.; Ford H., Crowther S. (1922). My Life and Work. Garden City, New York: Garden City Publishing Company, Inc. 231 p.; Gantt H. L. (1903). A graphical daily balance in manufacture // Transactions of the American Society of Mechanical Engineers. Vol. 24. P. 1322–1336.; Hague R., Mansour S., Saleh N. (2004). Material and design considerations for rapid manufacturing // International Journal of Production Research. Vol. 42, № 22. P. 4691–4708. DOI:10.1080 / 00207840410001733940.; Harding J. A., Shahbaz M., Srinivas et al. (2006). Data mining in manufacturing: a review // Journal of Manufacturing Science and Engineering. Vol. 128, № 4. P. 969–976. DOI:10.1115 / 1.2194554.; Hazen B. T., Boone C. A., Ezell J. D. et al. (2014). Data quality for data science, predictive analytics, and big data in supply chain management: An introduction to the problem and suggestions for research and applications // International Journal of Production Economics. Vol. 154. P. 72–80. DOI:10.1016 / j.ijpe.2014.04.018.; Kampf R., Lorincova S., Hitka M. et al. (2016). The application of ABC analysis to inventories in the automatic industry utilizing the cost saving effect // NASE MORE: znanstveno-strucnicasopisza more ipomorstvo. Vol. 63, № 3. Spec. Issue. P. 120–125. DOI:10.17818 / NM / 2016 / SI8.; Kim A., Oh K., Jung J. Y.et al. (2018). Imbalanced classification of manufacturing quality conditions using cost-sensitive decision tree ensembles // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. Vol. 31, № 8. P. 701–717. DOI: https://doi.org / 10.1080 / 0951192X.2017.1407447.; Leachman C., Pegels C., Kyoon Shin S. (2005). Manufacturing performance: evaluation and determinants // International Journal of Operations & Production Management. Vol. 25, № 9. P. 851–874. DOI: https://doi.org / 10.1108 / 01443570510613938.; Lin Engineering uses cloud-based quality control to monitor overseas facility ([s.a.]) // InfinityQS. URL: https://www.infinityqs.com / resources / case-studies / lin-engineering.; O’Regan P., Prickett P., Setchi R.et al. (2017). Engineering a More Sustainable Manufacturing Process for Metal Additive Layer Manufacturing Using a Productive Process Pyramid // International Conference on Sustainable Design and Manufacturing. Cham: Springer. P. 736–745. DOI:10.1007 / 978 3 319 57078 5_69.; Production Planning in 5 Steps ([s.a.])// Smetoolkit. URL: https://smetoolkit.ng / articles / 17production-planning-in-5 steps.; Rayna T., Striukova L. (2016). From rapid prototyping to home fabrication: How 3D printing is changing business model innovation // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 102. P. 214–224. DOI: https://doi.org / 10.1016 / j.techfore.2015.07.023.; Roblek V., Mesko M., Krapez A. (2016). A Complex View of Industry 4.0 // SAGE Open. URL: https://doi.org / 10.1177 / 2158244016653987.; Rojko A. (2017). Industry 4.0 concept: background and overview // International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM). Vol. 11, № 5. P. 77–90. DOI:10.3991 / ijim.v11i5.7072.; Stable Humidity Optimises Digital Print Operation ([s.a.]) // Humidity Solutions Ltd. URL: http://www.humidity-solutions.co.uk / case_studies / HS%20VGL%20case%20study.pdf.; Taylor F. W. (1911) The Principles of Scientific Management. New York; London: Harper & brothers. 144 p.; Temperature controller basics ([s.a.]) // Learning instrumentation and control engineering URL: https://www.instrumentationtoolbox.com / 2016 / 09 / temperature-controller-basics.html.; Tinga T. (2013) Maintenance concepts // Principles of loads and failure mechanisms / Ed. H. Pham. London: Springer. P. 161–186.; Vishnu C. R., Regikumar V. (2016) Reliability based maintenance strategy selection in process plants: a case study // Procedia Technology. Vol. 25. P. 1080–1087. DOI: https://doi.org / 10.1016 / j.protcy.2016.08.211.; https://www.jsdrm.ru/jour/article/view/818

Διαθεσιμότητα: https://www.jsdrm.ru/jour/article/view/818
https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-1-28-35

ОСОБЕННОСТИ ТРАНСФОРМАЦИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В СРЕДЕ ЦИФРОВОГО БИЗНЕСА

Θεματικοί όροι: цифровая трансформация производства, подходы к управлению проектами, экономические тренды, современные ИТ-технологии, цифровой бизнес

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ

Συγγραφείς: Армандо М.П., Альберто Г.Э.

Πηγή: Горизонты экономики

Θεματικοί όροι: innovations, digital twins, technologies, digital transformation of production, methods, scientific and technical development, digital transformation, инновации, цифровые двойники, технологии, цифровая трансформация производства, методы, научно-техническое развитие, цифровая трансформация

Relation: https://repository.rudn.ru/records/article/record/97649/

Διαθεσιμότητα: https://repository.rudn.ru/records/article/record/97649/

Цифровая трансформация вспомогательного производства при освоении двигателя РД0124МС для ракеты-носителя «СОЮЗ-5»

Συγγραφείς: Рязанцев А. Ю., Юхневич С. С., Рязанцев А. Ю., Юхневич С. С.

Πηγή: Всероссийский научно-технический форум по двигателям и энергетическим установкам имени Н. Д. Кузнецова, посвященный 110-летию ПАО «ОДК-КУЗНЕЦОВ» : материалы докл., 05 – 07 окт. 2022 г. - Текст : электронный

Θέμα γεωγραφικό: производство двигателей, изготовление деталей, двигателестроение, PLM-системы, production, автоматизированные системы проектирования, tool, transformation, engine, цифровая трансформация производства

Relation: RU\НТБ СГАУ\526787

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Vserossiiskii-nauchnotehnicheskii-forum/Cifrovaya-transformaciya-vspomogatelnogo-proizvodstva-pri-osvoenii-dvigatelya-RD0124MS-dlya-raketynositelya-«SOUZ5»-101768