ЖУРНАЛ СТА №3/2023

Введение В разные периоды развития науки и техники повышению качества про- изводства, в том числе металлургиче- ского, уделялось большое внимание. Фундаментальные работы [1–4] заложи- ли теоретическую основу современных методов повышения эффективности производственных предприятий. Широ- кую известность во многих предприя- тиях промышленного сектора получили концепции «шесть сигм», всеобщая си- стема управления качеством, «точно в срок». Сегодня же наблюдается большой интерес научного сообщества к разви- тию идеологии Индустрии 4.0, о чём свидетельствуют обзоры [5–7]. Идеи чет- вёртой промышленной революции (Ин- дустрии 4.0) открывают перспективы реализации оптимизационных меро- приятий на производстве с применени- ем качественно нового подхода, осно- ванного на внедрении цифровых техно- логий. В [8] было выделено восемь ключевых технологий Индустрии 4.0: блокчейн, трёхмерная печать, беспи- лотные устройства, дополненная реаль- ность, виртуальная реальность, искус- ственный интеллект, робототехника и Интернет вещей. Комплексное систем- ное внедрение каждой из перечислен- ных технологий характеризуется высо- ким потенциалом для качественного улучшения и повышения эффективно- сти производственных процессов. Со- гласно [5] уже удалось достичь значи- мых результатов в направлении внед- рения технологий Индустрии 4.0 таким промышленным гигантам, как ПАО «НЛМК», ПАО «СИБУР», Siemens, Intel и другим отраслевым лидерам. Как пока- зывает анализ из [9], внедрение цифро- вых технологий на производстве влечёт сокращение расходов до 30% по отдель- ным категориям. Организация процесса планирова- ния на производстве оказывает колос- сальное влияние на общую эффектив- ность предприятия. Основополагаю- щими факторами, влияющими на эф- фективность планирования, являются наличие на предприятии отлаженной системы сбора данных и способность их анализировать. Наиболее распро- странёнными методами расчёта потен- циального спроса на продукцию про- мышленного предприятия являются метод коэффициентов, линейная ре- грессия и нейронные сети. В [10] было установлено, что линейная регрессия доставляет преимущество в погрешно- сти только на 1% по сравнению с ней- ронной сетью. Однако нейронная сеть, как метод корректировки производ- ственного плана, оказывается весьма дорогостоящей с точки зрения разра- ботки и обслуживания. В [11] были по- лучены аналогичные результаты о пре- имуществах регрессионного анализа в приложении к решению задач про- изводственного планирования. Другой взгляд на повышение каче- ства металлургического производства изложен в [12]. Здесь ключевая роль отводится таким показателям, как износ оборудования и сопутствующие ему операционные издержки. В [13] вы- деляются три основные концепции на задачу повышения качества производ- ства путём внедрения системы обслу- живания и ремонта оборудования: всеобщее производственное обслужи- вание, обслуживание, основанное на надёжности, и обслуживание, основан- ное на бизнес-задачах. В [14] наиболее перспективной концепцией представ- ляется обслуживание, основанное на надёжности, так как её центральным элементом выступает непосредственно оборудование и его техническое состояние, а в качестве эффективного подхода к реализации предлагаются методы системного анализа и коррек- тировки. В то же время технологии Индустрии 4.0 предоставляют собст- венный аппарат реализации систем НОУ-ХАУ СТА 3/2023 42 www.cta.ru Извлечение значимых бизнес-результатов из всей совокупности производственных данных Направление «Индустрия 4.0» определяет одну из наиболее перспективных областей исследования и оптимизации в задачах промышленности и производства. Основные проблемы в этом направлении связаны с необходимостью анализа и обработки колоссального объёма данных различной природы и происхождения. В статье приводится анализ ключевых показателей результативности применения метода объектных отношений в задаче формирования технологического паспорта изделия на сталелитейном производстве, а также обсуждаются пути дальнейшего развития. Дмитрий Беренов, Варвара Рассказова