«Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса»

Будущее управления качеством: искусственный интеллект как ключевой инструмент оптимизации процессов

УДК: 006.3:005.591.6
DOI: -

Авторы:

¹ РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: управление качеством, контроль качества, искусственный интеллект, производственные процессы, "ворота качества", видеомониторинг, машинный контроль, оптимизация, рационализация, эффективность, нефтегазовое оборудование

Аннотация:

Научная статья рассматривает современные тенденции в управлении качеством производства нефтегазового оборудования, фокусируясь на роли использования искусственного интеллекта (ИИ). Авторы подробно анализируют различные процессы управления качеством, включая этапы “ворот качества”, и выделяют сложности и вероятные ошибки, связанные с человеческим фактором и высокими затратами на ручные проверки. В статье обсуждаются потенциальные преимущества внедрения ИИ для оптимизации этих процессов, сосредотачивая внимание на повышении производительности, раннем выявлении проблем и снижении временных и финансовых затрат. Рассматриваются конкретные примеры применения ИИ, такие как видеомониторинг и машинный контроль качества. Представлены результаты зарубежных исследований, подчеркивающие эффективность ИИ в уменьшении времени различных проверок и снижении числа ошибок в производстве. Заключительная часть статьи подчеркивает роль программного обеспечения, управляемого ИИ, в оптимизации технологических циклов и повышении эффективности управления качеством.

Список литературы:

1. Пантелеев А.С., Кодаш Д.В. Постановка задачи по интеллектуализации подземных хранилищ газа // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. – 2020. – № 2(116). – С. 79–83. – DOI: 10.33285/1999-6934-2020-2(116)-79-83
2. Пантелеев А.С., Шматин А.К. Проблемы цифровизации и роботизации в современных российских реалиях // Автоматизированное проектирование в машиностроении. – 2022. – № 13. – С. 155–158. – DOI: 10.26160/2309-8864-2022-13-155-158
3. Салимова Т.А., Ватолкина Н.Ш., Маколов В.И. Векторы развития СМК при переходе к индустрии 4.0 // Стандарты и качество. – 2018. – № 8. – С. 44–48.
4. Левченко Е.В. Влияние цифровизации на развитие системы менеджмента качества // Вестн. СГСЭУ. – 2018. – № 4(73). – С. 9–14.
5. A Review of Machine Learning Methods Applicable to Quality Issues / C. Hoseini, M.A. Badar, A.M. Shahhosseini, C.J. Kluse // Proceedings of the 11th Annual Int. Conf. on Industrial Engineering and Operations Management, Singapore, March 7. – 2021. – P. 1225–1240. – DOI: 10.46254/AN11.20210250
6. Total Quality Management Through Defect Detection in Manufacturing Processes Using Machine Learning Algorithms / A.S. Kahya, S. Şişmanoğlu, Z. Erçin, H.C. Akdağ // Proceedings of the Int. Symposium for Production Research 2019, Aug. 25–30, Vienna, Austria. – Cham: Springer, 2020. – P. 508–516. – DOI: 10.1007/978-3-030-31343-2_44
7. Models and Methods for Quality Management Based on Artificial Intelligence Applications / N. Yussupova, G. Kovács, M. Boyko, D. Bogdanova // Acta Polytechnica Hungarica. – 2016. – Vol. 13, No. 3. – P. 45–60. – DOI: 10.12700/APH.13.3.2016.3.3
8. Десять примеров того, как ИИ улучшает производственные процессы в 2020 г. – URL: https://vc.ru/ml/145748-10-primerov-togo-kak-iiuluchshaet-proizvodstvennye-processy-v-2020-godu