ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ В ДИЛЕРСКО-СЕРВИСНЫХ ЦЕНТРАХ С ПОМОЩЬЮ ТЕХНОЛОГИИ DIGITAL TWIN

Авторы

  • Ксения Андреевна Шубенкова Казанский федеральный университет ( г. Казань)
  • Тимур Алексеевич Николаев Казанский федеральный университет (г. Казань)
  • Владимир Дмитриевич Шепелев Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск)
  • Никита Андреевич Тюрин Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск)

Ключевые слова:

цифровизация, цифровой близнец, цифровой двойник, прогнозирование отказов, моделирование.

Аннотация

Высокая конкуренция требует от автопроизводителей модификации моделей ведения бизнеса и цифровизации не только производственных, но также и сервисных процессов. Использование современных цифровых и аппаратных средств позволяет отслеживать техническое состояние деталей и систем автомобиля и собирать, хранить и анализировать статистику отказов автомобиля, данные об условиях эксплуатации, пройденном пробеге, а также выполненных работах по техническому обслуживанию и ремонту. Все это позволит заблаговременно планировать загрузку станций технического обслуживания, прогнозировать потребность в запасных частях, а также уведомлять владельца транспортного средства о необходимости посещения дилерского сервисного центра (ДСЦ). Для этого мы предлагаем Интеллектуальную Систему Прогнозирования Отказов и Планирования Заездов Автомобилей в Дилерско-Сервисные Центры, основанную на технологии Digital Twin («цифровой двойник»).

Биографии авторов

Ксения Андреевна Шубенкова, Казанский федеральный университет ( г. Казань)

старший преподаватель, кафедра «Сервис транспортных систем», автомобильное отделение

Тимур Алексеевич Николаев, Казанский федеральный университет (г. Казань)

студент очного отделения магистратуры, кафедра «Сервис транспортных систем»

Владимир Дмитриевич Шепелев, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск)

кандидат технических наук, доцент кафедры автомобильного транспорта

Никита Андреевич Тюрин, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск)

аспирант кафедры автомобильного транспорта

Библиографические ссылки

Schroeder G.N., Steinmetz C., Pereira C.E. and Espindola. Digital Twin Data Modeling with Automation ML and a Communication Methodology for Data Exchange. IFAC-PapersOnLine, 2016, vol. 49, no. 30, pp. 12–17. DOI: 10.1016/j.ifacol.2016.11.115

Autiosalo J. Platform for Industrial Internet and Digital Twin Focused Education, Research, and Innovation: Ilmatar the Overhead Crane. IEEE World Forum on Internet of Things, vol. Jan. 2018, pp. 241–244. DOI: 10.1109/WF-IoT.2018.8355217

Liu Z., Meyendorf N., Mrad N. The role of data fusion in predictive maintenance using Digital Twin. AIP Conference Proceedings, 2018, vol. 1949, pp. 020023-1–020023-6. DOI: 10.1063/1.5031520

Glaessagen E. and Stargel D. The Digital Twin paradigm for future NASA and US air force vehicles. Proceedings of the 53rd Structures Dynamics and Materials Conference, Special Session on the Digital Twin, 2012.

Liau Y., Lee H., Ryu K. Digital Twin concept for smart injection molding. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2018, vol. 324, 012077.

Xiang F., Zhi Z., Jiang G. Digital Twins technolgy and its data fusion in iron and steel product life cycle. 15th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, 2018, pp. 1–5. DOI: 10.1109/ICNSC.2018.8361293

Zheng Y., Yang S., Cheng H. An application framework of Digital Twin and its case study. J. of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2018, pp. 1–13. DOI: 10.1007/s12652-018-0911-3

Zipper H., Auris F., Strahilov A., Paul M. Keeping the Digital Twin up-to-date – Process Monitoring to Identify Changes in a Plant. Proc. of the IEEE International Conference on Industrial Technology, vol. Feb. 2018, pp. 1592–1597. DOI: 10.1109/ICIT.2018.8352419

Mohammadi N., Taylor J.E. Smart City Digital Twins. Proc. of IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, vol. Jan-Feb. 2018, pp. 1–5. DOI: 10.1109/SSCI.2017.8285439

Tsybunov E., Shubenkova K., Buyvol P., Mukhametdinov E. Interactive (Intelligent) Integrated System for the Road Vehicles’ Diagnostics. Intelligent Transport Systems – From Research and Development to the Market Uptake, 2018, vol. 222, pp. 195–204. DOI: 10.1007/978-3-319-93710-6_21

RSPP International Forum addressed globalization and digitalization issues. Available at: http://eng.rspp.ru/news/view/13725

Официальный сайт группы компаний ПАО «КамАЗ» [Official website of the PC KAMAZ Group]. Available at: https://kamaz.ru/

KAMAZ Case Study. Available at: https://www.plm.automation.siemens.com/pub/casestudies/40379?resourceId=40379

Makarova I., Mavrin V., Shubenkova K. System Approach to the Mass Production Improvement. International Conference Mechatronics, 2018, vol. 644, pp. 95–102. DOI: 10.1007/978-3-319-65960-2_13

Khabibullin R., Makarova I., Pashkevich A., Mavrin V., Shubenkova K. Application of simulation modeling to improve management of technological processes during production of automotive components.

Proc. of the 17th International Conference on Mechatronics, 2016, 7827791.

Makarova I., Khabibullin R., Mukhametdinov E., Pashkevich A., Shubenkova K. Efficiency management of robotic production processes at automotive industry. Proc. of the 17th International Conference on Mechatronics, 2016, 7827790.

Цифровизация «КАМАЗа»: заходим со всех сторон [KAMAZ digitalization: multipronged approach]. Available at: https://www.ridus.ru/news/274162

КАМАЗ: производству нужен «двойник». Цифровой [KAMAZ needs a Digital Twin]. Available at: http://www.up-pro.ru/library/opinion/kamaz-dvojnik.html

Загрузки

Опубликован

2019-01-27

Выпуск

Том 12 № 3 (2018)

Раздел

Логистика и управление транспортными системами