Волгоград, Россия
Волгоград, Волгоградская область, Россия
Волгоград, Волгоградская область, Россия
УДК 621.91.01 Теория и основы обработки резанием (снятием стружки), обрабатываемость, влияющие факторы и т.д.
УДК 621.9.011 Свойства материалов при обработке. Обрабатываемость, деформируемость. Пластичность, напряжения, удлинение, расширение, течение материала
Рассмотрены особенности функционирования многономенклатурного предприятия, в частности: технологической подготовки, оперативного управления и повышения эффективности производства. Освещены вопросы повышения конкурентоспособности многономенклатурного предприятия, определяющие требования к процессам управления и подготовки производства с ориентацией на обеспечение эффективной загрузки технологического оборудования, планирования работы производственных участков при сохранении высокой гибкости. Определены ключевые проблемы можно отметить: отсутствие справочно-статистической информации для расчетов и планирования применительно к условиям конкретного производства; недостаточный уровень взаимодействия между службами и производственными подразделениями; статичный подход к управлению динамической производственной системой; отсутствие эффективных каналов обратной связи, позволяющих отслеживать текущую производственную ситуацию для соответствующего анализа и выработки необходимых коррекций. Показано, что применение цифровых технологий и программных средств имеет существенный потенциал для решения задач в рассматриваемых производственных условиях. Существующие средства цифровизации позволяют значительно повысить уровень взаимодействия между подразделениями и взаимосвязь отдельных этапов подготовки и функционирования производства, доступность необходимой информации и оперативность ее передачи. Выявлены перспективы развития информационной среды предприятия в целях повышения эффективности технологической подготовки производства и оперативного управления производством. Определена необходимость наличия каналов обратной связи, позволяющих отслеживать текущую производственную ситуацию для соответствующего анализа и выработки необходимых коррекций в условиях стохастического характера производственных процессов и динамичности производства. Обоснована целесообразность интеграции в информационную среду предприятия цифровых производственных систем, построенных на базе систем адаптивного управления и наделенных технологическим интеллектом. Таким образом интеллектуализация производства требует модернизации принципов построения информационного обеспечения производственного процесса.
информационная среда предприятия, искусственный технологический интеллект, оперативное планирование, много-номенклатурное производство
Введение
Современные экономические условия определяют необходимость комплексного развития отраслей производственной сферы. Ограничения внешней торговли и уход иностранных компаний оказали существенное влияние на развитие обрабатывающей промышленности. Несмотря на то, что обрабатывающие отрасли в период 2021 – 2023 гг. имели один из наилучших показателей роста, их динамика была достаточно нестабильной. Здесь можно отметить рост сферы ОПК за счет гособоронзаказа и спад в сфере автомобилестроения [1, 2]. Существенное неблагоприятное воздействие на производственную деятельность оказали санкционные ограничения в отношении поставок оборудования, технологий, а также рост стоимости материалов и комплектующих [3].
Тем не менее, рядом экспертов отмечается значимый потенциал восстановительного подъема отечественной промышленности и необходимость работы в данном направлении. Любые кризисные времена помимо вызовов предоставляют и большие перспективы для развития.
В современных условиях российская экономика сталкивается с огромным количеством вызовов. Так необходимость обеспечения собственных потребностей в области машиностроения оказала стимулирующее воздействие на развитие многономенклатурных производств.
Конструкции машин и аппаратов постоянно усложняются, объяснимым становится и необходимость обеспечения постоянно растущих функциональных требований к отдельным деталям и их поверхностям в соответствии с современным уровнем развития науки и техники. Кроме того, все большую роль играет кастомизация продукции без потерь надежности, долговечности и ремонтопригодности. Фактически, это означает снижение серийности производства и рост удельного веса предприятий с многономенклатурным типом производства в общей структуре машиностроения [4].
Функционирование многономенклатурного производства сопряжено с такими факторами как: динамично изменяющийся спрос на продукцию и высокая динамика производства; сочетание различных типов производства; короткий жизненный цикл изделий; нехватка оборотных средств; рост производственных затрат; широкий диапазон изменения длительности производственного цикла изделий; большая доля унифицированных, нормализованных и стандартизованных деталей; наличие дискретных и непрерывных процессов; тесная связь оперативного управления производством с другими функциональными подсистемами управления предприятием. Все вышеперечисленное диктует свои требования к процессам управления и подготовки производства с ориентацией на обеспечение эффективной загрузки технологического оборудования, планирования работы производственных участков при сохранении высокой гибкости [5].
Таким образом, решение этих вопросов является актуальным направлением работы и требует решения целого комплекса задач.
Технологическая подготовка в условиях многономенклатурного производства
Эффективность работы и конкурентоспособность машиностроительного предприятия определяется не только уровнем технологического оборудования и квалификацией рабочих, но и правильной организацией управления производственными процессами. Особенности организации устанавливает серийность производства. Каждый тип производства обуславливает построение ресурсных потоков, применяемых станков, транспортную систему и многое другое. Специфические особенности многономенклатурного производства вызывают многофакторные проблемы управления при решении задач планирования, организации и регулирования производства с оперативным реагированием и высокими требованиями к достоверности получаемых результатов (рис. 1).
Возможности предприятия по изготовлению продукции определяются наличием соответствующего технологического оборудования обеспечивающего выполнение тех или иных методов обработки и формообразования. Как правило, для обеспечения высокой гибкости производства предпочтительной альтернативой широкому станочному парку является применение комплексных станков с ЧПУ с широкими возможности по геометрии изготавливаемых деталей и высокими точностными показателями и повторяемостью. Такие станки экономят производственные площади, имеют высокий коэффициент загрузки, могут быть достаточно легко интегрированы в единую информационную сеть предприятия, что также создает дополнительные преимущества. Вместе с тем растет стоимость приобретения и монтажа, а также обслуживания, эксплуатации, квалификации персонала, средств программирования и моделирования.
Конкурентоспособность производства определяется не только парком оборудования и его технологическими возможностями, но и оперативностью реализации всех этапов технологической подготовки без потерь надежности производственного процесса и обеспечения требуемого качества изделий. А особенности организации производства, напрямую влияют на методологию технологической подготовки производства.
В процессе технологической подготовки производства (ТПП) решаются технологические, экономические и организационные задачи, каждая из которых тесно взаимосвязана с другими. В первую очередь (рис. 2) проводится анализ конструктивных особенностей детали (требуемая точность размеров, параметры качества поверхностей и физико-механические свойства материала детали) с целью определения технологических задач. В дальнейшем контур детали дифференцируется на модули поверхностей, для которых выбираются методы формообразования и параметры процесса обработки. Здесь также в зависимости от типа и технических характеристик определяется перечень допустимых методов обработки каждой поверхности и применяемого / имеющегося технологического оборудования. Для каждого маршрута обработки составляются комплекты режущего инструмента и технологической оснастки. Определяются режимы резания и нормы времени. Помимо того, выявляется трудоемкость операций и загрузка станков, определяется необходимое количество и разновидности оборудования, количество и квалификацию работников, устанавливаются нормы расхода материалов и многое другое.
Невысокая серийность выпуска продукции в условиях многономенклатурного производства сказывается на существенной доли затрат на технологическую подготовку, которые могут достигать до 25 % от себестоимости изготовления [6]. В общем объеме затрат на технологическую подготовку до 80 % составляют затраты связанные с проектированием и изготовлением специальной технологической оснастки (40 % – проектирование, 60 % – изготовление), 5 % составляют затраты, связанные с решением общих вопросов, 5 % составляют затраты на проектирование технологических процессов, 7 % – затраты на управление ТПП, 3 % – затраты на программирование и настройку программных средств [7].
Возможные варианты реализации обработки формируют некоторую сетевую структуру маршрутного технологического процесса, по которой производится оптимизация и определяется маршрут обработки согласно выбранных критериев [8].
Оптимизация требует систематизации, организации хранения, обновления, поиска и актуализации технических и экономических данных, а также их интеграции. Многовариантность технологии обработки детали и необходимость достижения различных взаимно противоречивых целей в процессе изготовления изделия обосновывает использование комплексных критериев оптимизации, выражаемых целевой функцией с регулируемыми весовыми коэффициентами, значения которых определяются текущими целями и задачами предприятия [9, 10]. Сложность формализации технологического процесса и отдельных операций определяют необходимость наработки технологической информационной базы данных в условиях конкретного предприятия.
Немаловажным вопросом является организация эффективной системы оперативного управления в связи с необходимостью учета динамики спроса и динамики производства. Такая система должна обладать гибкостью к динамике номенклатуры и объемов выпуска; исключать укрупненные и условные планово-учетные единицы; обеспечивать высокую точность оперативных плановых заданий и согласованность целей и показателей на отдельных периодах для различных структурных подразделений; вести подетальный оперативно-производственный учет; осуществлять регулярный контроль, анализ и регулирование производства [11]. Более того, оперативная система управления для различных типов производства (единичного, мелко-, средне- и крупносерийного) должна строиться на единой методологической основе, с едиными алгоритмами и моделями.
Высокая загрузка персонала, оборудования, сложности синхронизации операций в рамках маршрута обработки, увеличение сроков выполнения задач на каждом этапе ведет к росту длительности изготовления изделий в условиях многономенклатурного производства. Кроме того, в процессе производства часто возникает необходимость корректировок, что еще больше усложняет технологическую подготовку производства.
Одной из ключевых проблем, снижающих эффективность производства, становятся непроизводственные потери, связанные с выполнением работы не предусмотренной производственным заданием, но вызванной производственной необходимостью.
В качестве главной причины непродуктивных потерь отмечается необходимость согласования требований технологического процесса и текущих производственных условий. Зачастую производственные подразделения применительно к текущей ситуации и на основе своей квалификации заменяют технологическое оборудование и оснастку, схему базирования, а также режущий инструмент и режимы обработки, что может вести к появлению
брака [12].
Следует отметить, что к браку может вести не только недостаточная компетентность производственных, но и технологических подразделений, а также низкий уровень взаимодействия между ними. Кроме того, нарушается график выпуска продукции и затрудняется планирование, учет, контроль, анализ и регулирование производства и в итоге сбалансированность целей и показателей результативности деятельности предприятия, оперативное управление производственными запасами и затратами. Важность вопросов оперативного управления, учета и управления незавершенного производства подтверждается и работами авторов [13].
Таким образом, в качестве ключевых проблем можно отметить: отсутствие справочно-статистической информации применительно к условиям конкретного производства; недостаточный уровень взаимодействия между службами и производственными подразделениями; статичный подход к управлению производством, являющимся динамической системой; отсутствие эффективных каналов обратной связи, позволяющих отслеживать текущую производственную ситуацию для соответствующего анализа и выработки необходимых коррекций.
Цифровые средства повышения
эффективности функционирования
многономенклатурного производства
К настоящему времени созданы и функционируют технологии, имеющие достаточный потенциал для решения указанных проблем, в частности в условиях многономенклатурного производства.
Одним из перспективных направлений развития производственной сферы, реализуемых на государственном уровне, является цифровизация. Концепция «цифрового производства» изложенная в рамках государственной программы «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года № 328, предполагает, что интеллектуализация производственных систем на основе современных информационных технологий станет одним из основных факторов повышения конкурентоспособности российских промышленных предприятий [14].
На современных машиностроительных предприятиях широко используются такие цифровые решения как САПР, объединяющие CAD/CAE/CAM и PDM-системы (рис. 3). Последние осуществляют управление проектными данными инженерно-технической информации на всех этапах проектирования и координируют работу CAD/CAE/CAM систем. Управление массивами данных на всех этапах жизненного цикла изделия осуществляют PLM-системы. Они же обеспечивают интеграцию не только САПР, но и MES, ERP, PDM, SCM, CRM и других автоматизированных систем [15].
В настоящее время достаточно четко прослеживается тенденция интеграции изначально специализированных CAD/CAE/CAM систем в единую среду создания изделия «от идеи до реализации», что функционально должно обеспечить решение таких задач как: планирование, проектирование, проведение изменений и архивация. Это означает снижение ресурсоемкости и трудоемкости проведения проектно-конструкторских работ, а также повышение производительность труда и в итоге прибыль организации [16].
Одним из примеров практической реализации описанной выше концепции является САПР ТП ВЕРТИКАЛЬ, в которой на основе импортированной модели изделия создается комплексная структурно-графическая база данных технологического процесса [17], что позволяет связать цифровую модель изделия с технологическим маршрутом ее изготовления и механическими переходами технологического процесса. Теоретической основой создания данной системы стали разработки профессора Базрова Б.М. [18].
В рамки концепции единой информационной автоматизированной среды укладывается и совершенствование математического и методического аппарата конструкторского и размерного анализа изделия, позволяющие системе автоматизированного планирования технологических процессов выбирать рациональные технологии изготовления [19].
Разработанные программные средства помогают решать и задачи планирования, направленные на снижение производственных затрат за счет исключения простоя оборудования. Для составления расписаний как всего производства, так и отдельных производственных подразделений (цеха и участки) применяются системы планирования и обеспечения производственного процесса (APS, MES, ERP). К сожалению, перечисленные средства не лишены определенных недостатков. Функциональные алгоритмы данных систем имеют эвристический характер и зачастую не учитывают транспортные операции, а также переналадку оборудования, регулирование режимов обработки или настройку исполнительного размера и др. Как следствие разработанные планы-графики и производственное расписание будет с высокой вероятностью нарушаться [20].
Таким образом, существующие средства цифровизации позволяют существенно повысить уровень взаимодействия отдельных этапов подготовки и функционирования производства, доступность необходимой информации и оперативность ее передачи, но для комплексного решения задачи повышения эффективности предприятия необходимо
соответствующее информационное обеспечение.
В качестве информационного обеспечения при технологической подготовке традиционно используются справочные данные, сведенные в табличные логические модели. Классическим примером тому являются таблицы достижимой экономической точности обработки, которые охватывают наиболее распространенные методы обработки и содержат сведения о точности размеров, шероховатости поверхности и величине дефектного слоя. На этом принципе основываются основные справочные и учебные материалы для технологических специальностей. Табличные базы не требуют значительных объемов хранилищ, являются доступными и не вызывают затруднений в работе, однако не лишены определенных недостатков.
Прежде всего, не учитывается стохастический характер процесса обработки, фактор технологической наследственности (фактически не учитывается предыдущие операций, в том числе изменение параметров поверхностного слоя детали) и зависимость результатов обработки от технологических возможностей конкретного производства. Названные проблемы требуют существенного расширения объема информационной базы и, в ряде случаев, модернизации логической структуры информационных массивов.
Все вышеперечисленное выступает предпосылкой изменения принципов построения информационного обеспечения ТПП. Одним из наиболее перспективных направления является технологию хранения и обработки больших объемов информации с использованием гибридных многомерных информационных HOLAP-структур, что позволяет упростить переход к оптимальному проектированию с использованием вероятностных таблиц точности обработки. Кроме того, единый информационный массив может расширяться за счет наработки данных в рамках конкретного предприятия на основе анализа существующих и создаваемых методов обработки. Тем самым нарабатывается информационное обеспечение, актуализированное применительно к условиям конкретного производства и определяющее высокую надежность и достоверность сформированных моделей [9].
Это требует наполнения информационных структур данными непосредственно с производства (участков, операций и т. д.). Существенно облегчают решение данной задачи цифровые измерительные средства, современные модели которых позволяют работать с поддержанием технологии беспроводной передачи данных не только между прибором и компьютером, но и между отдельными приборами. Подобные возможности закономерно ведут к эволюции производственных систем измерения и контроля, а также учета измерительной информации. Однако даже эти средства не позволяют в полной мере обеспечить сплошной контроль изделия на всех этапах производства.
Кроме того, некоторые характеристики как выпускаемых изделий или же, например режущего инструмента требуют использования разрушающих методов контроля, что в условиях производства не всегда является приемлемым.
Вместе с тем контроль и измерения требуются и при выполнении технологических операций с целью обеспечения формирования требуемых параметров изделия в установленном допуске. Характер же большинства процессов обработки существенно ограничивают использование прямых измерений, в отличии от косвенных измерений. Это позволяет не только выполнять мониторинг хода технологической операции, но и строить системы адаптивного управления, в том числе на базе технологического оборудования с ЧПУ.
Иначе говоря, естественное развитие производственного оборудования до уровня цифровых технологических систем [21], обладающих определенной степенью автономности за счет приобретения «технологического интеллекта» [22] позволяет не только решить задачу повышения эффективности операций, но и информировать о длительности, динамике технологических операций вышестоящие системы управления производством. Таким образом, цифровое производство должно опираться на разработки, связанные с применением адаптивного управления производственными процессами» [15].
Цифровые производственные системы, как следующий этап развития систем адаптивного управления и обладающие технологическим интеллектом, должны строиться на информационных каналах мониторинга процесса резания, применимых в производственных условиях и не требовать существенного изменения принципов построения технологического оборудования.
Поскольку в условиях реального производства в качестве информационных каналов отслеживания хода процесса обработки при вышеописанных условиях могут быть использованы косвенные характеристики (измерения термо-ЭДС, динамометрические, виброакустические измерения), то повышение уровня надежности системы возможно за счет их интеграции и совместного анализа. Кроме того, это требует накопления информационного массива данных в памяти с целью обучения и развития системы. Коррекцию же режимов резания целесообразно построить в виде многоуровневой поэтапной оптимизации в соответствии с требуемыми характеристиками результата обработки [23].
Расширение возможностей технологического оборудования с ЧПУ за счет установки модуля адаптивного управления и интеграция производственной системы в информационную сеть позволяет изменить порядок технологической подготовки и оперативного управления производственным подразделением (рис. 4).
Получив производственное задание, включающее параметрическую цифровую модель изделия, объем выпуска и прочую информацию о технологическом оборудовании, оснастке и инструменте и т. д., технолог с помощью соответствующих программных средств (CAM, CAPP) может разработать пооперационный маршрут обработки, управляющие программы для требуемых станков с ЧПУ и распределить технологические задание по подразделениям. После укомплектования и настройки занятых производственных единиц оборудования операторами ими же осуществляется контроль выполнения обработки. При штатном режиме работы с цифровой производственной системы по каналам обратной связи поступает информация о динамике и длительности технологической операции, которая учитывается в MES и других производственных системах более высокого уровня. В случае выхода за допустимую область регулирования режимов обработки адаптивная система сообщает оператору о невозможности обеспечения требований и необходимости корректировки технологической операции (изменении схемы базирования, последовательности обработки и т. д.) для передачи информации технологу.
Это позволяет не только сократить длительность этапа технологической подготовки, накопить базу технологической информации применительно к данному производству, но и повысить эффективность оперативного управления.
Выводы
Функционал современных программных средств обеспечения организации и планирования промышленного производства имеет существенный потенциал развития за счет включения в информационную среду предприятия основного обрабатывающего оборудования
Повышение эффективности производства на современном этапе развития отечественного машиностроения требует глубокой модернизации принципов построения информационного обеспечения производственного процесса, в том числе, в отношении идей «Индустрии 4.0» и расширения функциональных возможностей основного оборудования металлообрабатывающих производств – в плане «интеллектуализации» систем ЧПУ и, в частности, развития систем адаптивного управления процессами обработки.
1. Промышленное производство в России. 2023: Стат.сб. / Росстат. М.: 2023. 259 c.
2. Тенденции развития и модернизация промышленности регионов России. Итоги 2022 года // Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. URL: https://www.рэу.рф/~file/44385/Тенденции+развития+и+модернизации+промышленности+регионов+России+выпуск+4.pdf (дата обращения: 04.02.2024)
3. Кузнецов С.В., Горин Е.А. Промышленность макрорегиона «Северо-Запад»: адаптация к новым реалиям // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2023. № 3 (74). С. 17–23. DOIhttps://doi.org/10.52897/2411-4588-2023-3-17-23. EDN QAIQLS.
4. Капитанов А.В., Митрофанов В.Г. Анализ закономерностей развития переналаживаемых производственных систем многономенклатурного производства // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2016. № 5(184). С. 61–66. EDN VYWZWP.
5. Вороненко В.П., Седых М.И., Шашин А.Д. Проблемы проведения технологической подготовки производства в многономенклатурном производстве // Инновационные технологии в металлообработке: Всероссийская научно-практическая заочная конференция с международным участием: сборник научных трудов (посвящается 90-летию Заслуженного деятеля науки и техники РСФСР, д.т.н., профессора Л.В. Худобина), Ульяновск, 25 ноября 2018 года / Ответственный редактор Н.И. Веткасов. Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2019. С. 326–330. EDN BBCRNJ.
6. Анализ существующих методов технической подготовки мелкосерийного производства http://pereosnastka.ru/ (Анализ существующих методов технической подготовки мелкосерийного производства – Совершенствование производства (pereosnastka.ru)) (дата обращения: 06.02.2024).
7. Костюков В.Д., Сычев В.Н., Селиверстов А.И., Цырков А.В. Проектирование технологической подготовки производства // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СAD/CAM/PDM - 2010): ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ, Москва, 19–21 октября 2010 года. М.: ООО «Аналитик», 2010. С. 293–297. EDN TCTBTT.
8. Хрусталева И.Н., Любомудров С.А., Романов П.И. Автоматизация технологической подготовки единичного и мелкосерийного производства // Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки. 2018. Т. 24, № 1. С. 113–121. DOIhttps://doi.org/10.18721/JEST.240111. EDN YUJEKA.
9. Чигиринский Ю.Л. Информационная структура маршрутного технологического проектирования // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2019. № 8 (98). C. 41–48.
10. Селиванов С.Г., Гаврилова О.А. Методы оптимизации технологических процессов в авиадвигателестроении // Information Technologies for Intelligent Decision Making Support ITIDS'2015 : Proceedings of the 3rd International Conference, Ufa, 18–21 мая 2015 года / General Chair Woman: Yusupova Nafisa. Том 1. Ufa: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2015. С. 188–193. EDN VKSKSR.
11. Коновалова Г.И. Концепция формирования конкурентоспособности машиностроительного предприятия в условиях жесткой рыночной конкуренции // Организатор производства. 2019. Т. 27, № 3. С. 92–101. DOIhttps://doi.org/10.25987/VSTU.2019.42.50.008. EDN NYWRLZ.
12. Долгов В.А. Повышение эффективности многономенклатурного машиностроительного производства путем адаптации работ технологического процесса к текущему состоянию технологической системы // Вестник МГТУ «Станкин». 2011. № 3(15). С. 83–87. EDN NWDWHR.
13. Галимов М.Р., Якимович Б.А. Постановка задачи применения показателя конструктивно-технологической сложности для управления затратами незавершенного производства // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2006. № 3(31). С. 107–108. EDN KAUNMT.
14. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная правительством РФ от 28 июля 2017 г. №1632-р. URL:http://www. government.ru/docs/28653/ (дата обращения: 03.02.2024).
15. Вороненко В.П., Шашин А.Д. От адаптивного управления станочным оборудованием до адаптивного цифрового управления механообрабатывающим участком // Вестник РГАТА имени П. А. Соловьева. 2018. № 2(45). С. 66–73. EDN URVKIV.
16. Воробьев А.М., Щеглов Д.К., Данилова Л.Г. и др. Концепция создания единой среды проектирования, как первый этап обеспечения жизненного цикла изделий. Опыт ОАО «КБСМ» // Журнал CADmaster, № 2(42). М.: Нанософт, 2008. С. 16–20.
17. Вертикаль. Система автоматизированного проектирования техноло-гических процессов (2023) URL : https://ascon.ru/products/vertikal/ (дата обра-щения: 06.02.2024)
18. Базров Б.М. Модульная технология в машиностроении. М.: Машиностроение, 2001. 368 с.
19. Назарьев А.В., Бочкарев П.Ю., Митин С.Г. Формализация стратегии выявления критичных требований к сборке при проведении технологической подготовки многономенклатурных машиностроительных производств // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 10(136). С. 42–48. DOIhttps://doi.org/10.30987/2223-4608-2022-10-42-48.EDN BOTHWO.
20. Загидуллин Р.Р. Влияние подналадки на точность планирования в системах классов APS, MES // Станкостроение и инновационное машиностроение. Проблемы и точки роста: Мат. Всерос. науч.-технич. конф., Уфа, 26–28 февраля 2019 года. Уфа: «Уфимский государственный авиационный технический университет», 2019. С. 133–139. EDN SJVJHU.
21. Ингеманссон А.Р. Основные положения методологии технологической подготовки производства и адаптивного управления в цифровых производственных системах для механической обработки // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2021. № 1 (248). С. 15–18. DOI https://doi.org/10.35211/1990-5297-2021-1-248-15-18.
22. Плотников А.Л., Чигиринский Ю.Л., Тихонова Ж.С. и др. Как научить систему ЧПУ решать технологическую задачу по выбору надёжных значений параметров процесса металлообработки // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 3(129). С. 32–39. DOIhttps://doi.org/10.30987/2223-4608-2022-3-32-39. EDN UCREPT.
23. Чигиринский Ю.Л., Крайнев Д.В., Фролов Е.М. Цифровизация машиностроительного производства: технологическая подготовка, производство, прослеживание // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 8 (134). C. 39–48. DOI :https://doi.org/10.30987/2223-4608-2022-8-39-48.
