УДК 004.032.2
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.06.004
Авторы
Виктор Викторович Ерохин,
Доктор технических наук, доцент, Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел РФ, Москва, Россия
Аркадий Романович Корякин,
Аспирант, Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, Москва, Россия
Аннотация
В области производства изделий обнаружение брака в процессе их изготовления обеспечивает снижение себестоимости изготовления изделия и повышение производительности труда. Современные методы обнаружения брака изделий часто полагаются на простые методы обнаружения брака и ручную проверку данных, полученных от датчиков, следящих за качеством изделия и процесса производства. Для повышения качества производственной линии изготовления изделия необходимо разработать инструменты машинного обучения для более надежного и точного обнаружения брака изделий. Представлено использование машинного обучения для обнаружения брака изделий при построении эталонных циклов, применении кластеризации и прогнозов временных рядов для выявления брака изделий. Разработан метод автоматизированного обнаружения брака изделия за счет объединения методов кластерного анализа и прогнозирования временных рядов. Изучение выявления брака осуществляется на производственной линии по изготовлению изделий строительной отрасли массового использования из композиционных материалов.
Ключевые слова
искусственные нейронные сети
кластеризация
процесс производства
моделирование
прогнозирование
