ВЫБОР СИСТЕМЫ РОБОТИЗИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ НА ПРОИЗВОДСТВЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 621.8

doi:10.18720/SPBPU/2/id23-499

Яковлева Елена Анатольевна 1,

профессор, д-р экон. наук, доцент;

л

Моторкин Антон Сергеевич ,

студент;

■5

Капустин Даниил Русланович

студент

ВЫБОР СИСТЕМЫ РОБОТИЗИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ НА ПРОИЗВОДСТВЕ

1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 1 helen7199@gmail.com;

2 3

' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет, 2 motorkin.toni@mail.ru, danii2013@list.ru

Аннотация. В статье мы предлагаем к рассмотрению популярный метод автоматизации бизнес-процессов и повышение производственной эффективности в компании, путем внедрения систем роботизации в производственные циклы. Нами были выявлены популярные роботизированные системы и их ключевые показатели, отраженные в сравнительной таблице, которые способствуют выбору той или иной системы: преимущества, недостатки, сроки внедрения или повторного развертывания и объем требуемых инвестиций. На основе результатов сравнения систем, мы выделили перспективные направления их применения на производствах.

Ключевые слова: роботизация, система автоматизации, бизнес-процессы, производственные процессы, эффективность.

Elena A. Iakovleva 1,

Professor, Doctor of Economics, Associate Professor;

Л

Anton S. Motorkin ,

Student;

Daniil R. Kapustin 3,

Student

SELECTING A ROBOTISATION TOOL IN MANUFACTURING

1 Saint Petersburg State University of Economics, St. Petersburg, Russia,

helen7199@gmail.com;

2 3

, St Petersburg University, St. Petersburg, Russia,

2 3

motorkin.toni@mail.ru, danii2013@list.ru

Abstract. In this article we present a popular method for automating business processes and increasing production efficiency in a company, by introducing robotization systems into production cycles. We have identified popular robotization systems and their key metrics, shown in a comparative table, which contribute to the choice of one or another system: advantages, disadvantages, implementation or re-deployment times and the amount

of investment required. Based on the results of the system comparison, we have identified promising applications in manufacturing.

Keywords: robotization, automation system, business processes, manufacturing processes, efficiency.

Введение

В настоящее время, в мире промышленного производства, индустриализации нового уровня и цифровизации, наиболее остро стоит вопрос эффективной организации производственных процессов, с целью обеспечения высокого уровня конкурентоспособности. При решении данного вопроса, предприниматели довольно часто обращают своё внимание на автоматизацию производственных процессов на предприятии и внедрение различных технологических решений. Однако, для этого приходится решать целый комплекс сложных, многогранных задач, имеющих, в случае допущения каких-либо ошибок, высокую цену. В связи с чем, в рамках статьи, мы бы хотели рассмотреть технологии автоматизации с применением роботизированной техники, их преимущества, недостатки и где их применение будет наиболее эффективным, чтобы уберечь предпринимателей или, возможно, будущих менеджеров от дорогостоящих ошибок.

1. Роботизация производственных процессов

Говоря об автоматизации, невозможно не затронуть тему роботизации, ведь при грамотном построении роботизированных и автоматизированных производственных процессов в рамках одной системы, существенно повышается эффективность всего предприятия, поскольку роботы, в отличии от людей, намного быстрее, точнее и качественней выполняют поставленные перед ними задачи, что является ключом к достижению высокого уровня конкурентоспособности.

Вместе с тем, стоит понимать, что роботизация имеет не только плюсы, но и минусы, которые неизбежны и связаны с издержками, ведь предприятию не только придётся перестраивать всю свою систему производства и внутренние производственные процессы, но и закупать новое и весьма сложное в освоении оборудование, программное обеспече-нье, что в контексте текущей политической и экономической ситуации в мире может быть непростой задачей, к тому же стоит понимать и то, что для использования нового оборудования потребуется переобучать уже имеющийся персонал, а ведь далеко не все сотрудники готовы в довольно сжатые сроки перестраиваться и работать по «новым правилам».

В связи с чем, грамотный выбор технологии автоматизации производственных процессов очень важен, и, разумеется, каждое предприятие должно рассматриваться отдельно, ведь у каждого свои особенности, но

в рамках статьи мы рассмотрим именно технологии и постараемся дать общие рекомендации по их внедрению и эксплуатации.

В статье мы привели пример одни из самых популярных типов роботизации, с которыми можно столкнуться на рынке: Роботизированная конвейерная система; Системы типа AGV и AMR; Система Шаттл.

2.Сравнение методов роботизации производственных процессов

Для определения наиболее привлекательной системы перейдем к сравнительной таблице, где отражены факторы выбора каждой из систем (табл. 1).

В представленной сравнительной таблице можно увидеть, что каждая система имеет свои преимущества и недостатки, а также разную стоимость и сроки внедрения.

Таблица 1

Сравнительная таблица__

Назва- Достоинства Недостатки Затраты Срок Внедре-

ние ния / Повтор-

системы ного развертывания

1 2 3 4 5

Конвей- - Нет необходимо- - Занимает много ме- Не боль- 3-6 месяцев

ерная сти в операторе ста на предприятии шие = 100-

система - может использо- - невозможность до- 250 тысяч

ваться как буфер полнительного увели- рублей

- сбор данных для чения производствен-

оптимизации про- ных мощностей

цессов - высокая зависимость от работоспособности системы

AGV - Автономное дви- - требуется дополни- Умеренные 6-12 месяцев

жение товаров тельная инфраструк- 4-9 милли-

- возможность до- тура (кабель, маяки, онов

бавить больше магнитные ленты и рублей

AGV по мере необ- т. д.)

ходимости - добавление новых

для роста произво- маршрутов требует

дительности большое количество

- AGV может пере- дополнительных ре-

возить несколько сурсов (время, деньги)

поддонов за поезд-

ку - безопасен благо-

даря своей пред-

сказуемости дви-

жения по опреде-

ленному маршруту

1 2 3 4 5

AMR - Автономное дви- - непредсказуемая Умеренные 1-2 месяца

жение товаров реакция на изменение 5-12 мил-

- возможность до- окружающих условий лионов

бавить больше может привести к ва- рублей

AMR по мере риативности переме-

необходимости щений

для роста - влияние трафика на

- использует нави- производительность

гацию, не требует- роботизированной

ся дополнительной системы

инфраструктуры,

быстро изучает и

меняет маршруты

движения

- возможен сбор

данных и оптими-

зации всего парка

за счет машинного

обучения

Система Шаттл - Доставка «точно в срок» - высокая пропускная способность - возможен сбор данных и оптимизации всего процесса за счет машинного обучения - Требуется дополнительная инфраструктура (кабель, маяки, монорельса и т. д.) - добавление новых маршрутов требует большое количество дополнительных ре-сурсов(время, деньги) Высокие 30.5 миллионов рублей и больше 6-18 месяцев

Эффективность выбора системы автоматизации зависит от приоритетов и стратегических целей компании, а также от технических характеристик производственных процессов.

3. Система роботизации на предприятии

Исходя из факторов выбора каждой из систем, мы выявили следующие направления использования роботизированной техники на предприятиях. Конвейерная система чаше используется в предприятиях, нуждающихся в автоматизации, материальные потоки которых основываются на прямолинейных и нуждаются в адресном распределении и функции накопления.

ЛОУ встречается в логистике, на складах, в сферах серийного и промышленного производства, а также на опасных и вредных производствах, так как они выполняют функции сбора и доставки груза, без оператора. Также могут поддерживать производство, служить базой для мобильной сборочной линии.

Система типа AMR, подойдет для быстро переналаживаемых предприятий, где необходима быстрая реакция на изменение спроса, модификацию бизнес-процессов и линий производства, так как благодаря искусственному интеллекту, система способна самостоятельно выполнять функции сбора и доставки груза, а также поддерживать производство, служить базой для мобильной сборочной линии.

Система Шаттл. Основным направлением использования данной системы являются сферы промышленного и серийного производства, по типу автомобилестроения, где требуется четкое и быстрое выполнение производственных процессов. Системе может выполнять транспортировку крупногабаритных и тяжелых грузов с необходимой для производства периодичностью и скоростью. Производственные процессы зачастую являются прямолинейными.

Заключение

Таким образом, в своей статье мы рассмотрели различные инструменты роботизации и автоматизации производственных процессов на предприятии. Разумеется, на рынке существует намного большее количество инструментов и разнообразных их модификаций, чем те, что мы рассмотрели. Однако, стоит понимать, что в рамках статьи мы не можем рассмотреть каждый инструмент, в связи с чем, решили сконцентрировать внимание на более универсальных и широко распространенных на рынке инструментах.

Еще хотелось бы отметить то, что все инструменты роботизации по-своему эффективны, но при их внедрении предпринимателю прежде всего стоит отталкиваться от того, чем располагает предприятие, какие имеются ресурсы, будь то человеческие или финансовые, какие имеются условия в производственных помещениях, какова специфика производства и какие риски может позволить себе допустить предприятие, всё это обязательно должно учитываться перед внедрением, ведь даже самый эффективный инструмент, окажись он в неподходящих условиях, принесёт лишь убытки и разочарование своему обладателю.

Таким образом, система роботизации является ключевым инструментом автоматизации бизнес-процессов, а знание ее видов и их особенностей, убережёт предпринимателей и управленцев от роковых ошибок и поможет повысить эффективность производства, выводя предприятие на новый уровень.

Список литературы

1. Бройнль Т. Встраиваемые робототехнические системы. Проектирование и применение мобильных роботов со встроенными системами управления / Томас Бройнль. - М.: Институт компьютерных исследований, 2012.

2. Юревич Е.И. Основы робототехники. - Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1985.

3. Корсункий В.А., Машков К.Ю., Наумов В.Н. Выбор критериев и классификация мобильных робототехнических систем на колесном и гусеничном ходу: Учебное пособие. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014.

4. Корягин А. В. Образовательная робототехника Lego WeDo: Сборник методических рекомендаций и практикумов. - М.: ДМК Пресс, 2016.

5. Хиросэ Ш. Бионические роботы. Змееподобные мобильные роботы и манипуляторы / Шигео Хиросэ. - М.: Институт компьютерных исследований, 2014.

6. Тывес Л.И. Механизмы робототехники. Концепция развязок в кинематике, динамике и планировании движений. - М.: СИНТЕГ, 2014.

7. Потапова Р.К. Речевое управление роботом. Лингвистика и современные автоматизированные системы. - М.: Гостехиздат, 2012.

8. Краснова С.А. Блочный синтез систем управления роботами-манипуляторами в условиях неопределенности. - М.: Мир, 2014.

9. Информационные системы виртуальной реальности в мехатронике и робототехнике. Учебное пособие / Г.В. Алферов и др. - М.: Издательство СПбГУ, 2009.

УДК 004.85

doi:10.18720/SPBPU/2/id23-500

Хаммасова Луиза Шамилевна \

студент магистратуры;

л

Нестеров Сергей Александрович ,

доцент, канд. техн. наук, доцент

РАСПОЗНАВАНИЕ СПАМ-СООБЩЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1 2

' Россия, Санкт-Петербург,

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,

1 2 hammasova.lsh@edu.spbstu.ru, nesterov@spbstu.ru

Аннотация. В работе решается задача классификации текстов с целью обнаружения спама. Использованы различные алгоритмы машинного обучения и подходы к предобработке входных данных: нормализация исходных данных путем разделения текста по униграммам и триграммам, векторизация в соответствии с моделями «мешка» слов и TF-IDF. В качестве программных средств для решения поставленной задачи выбраны Python и Weka. Полученные модели машинного обучения, протестированные на данных, независимых от обучающих наборов, дают высокую точность.

Ключевые слова: машинное обучение, методы классификации, спам, векторы признаков, текст на естественном языке, Python, Weka.