Поддержка принятия решений о качестве работы оборудования на машиностроительном предприятии на основе интеллектуальных методов

Аннотация

Статья посвящена описанию подходов к реализации системы поддержки принятия решений на основе ситуационно-онтологического моделирования и методов машинного обучения для оценки состояния металлорежущего оборудования на машиностроительном предприятии. Исследование проводилось с целью повышения точности прогнозирования состояния станков и обоснованности решений о их обслуживании или ремонте, что особенно важно в условиях авиационного машиностроения с высокими требованиями к качеству продукции. Актуальность исследования обусловлена необходимостью минимизации брака, снижения простоев и повышения эффективности управления парком оборудования, включающим станки различного возраста и технического состояния. Новизна предложенного решения заключается в интеграции онтологической модели, формализующей знания о ситуациях, решениях и сценариях, с моделью градиентного бустинга, предназначенной для прогнозирования необходимости ремонта на основе исторических данных. Практическая ценность выражается в возможности автоматизации анализа состояния оборудования, интерпретируемости результатов прогнозирования и внедрении системы в реальные производственные процессы для повышения надежности и качества выпускаемых деталей. Результаты исследования демонстрируют работоспособность предложенного подхода и его применимость для решения задач обеспечения качества в машиностроении.