В статье предложен метод формализации технических, технологических и режимных параметров производственного комплекса, реализованного средствами инфологического анализа. Целью работы является разработка альтернативного метода формализации параметров технологической линии, функционирующей в режиме дискретного поточного многономенклатурного производства, на основе инфологического анализа с применением средств реляционной модели данных в нотации IDEF1X. Авторами показана необходимость перехода от традиционных функциональных схем автоматизации к более гибким подходам, способным учитывать динамически меняющиеся производственные условия и разнообразие номенклатуры изделий, а также сложность критериев переналадки оборудования и вариативность технологических процессов. Проведен сравнительный анализ функциональной схемы автоматизации и инфологического анализа по ключевым критериям, таким как гибкость, структурированность данных, возможность интеграции и автоматизации проверки данных на ошибки. Результаты исследования подтверждают преимущества предложенного подхода, выраженные в сокращении времени адаптации модели к изменениям производственных условий, улучшении структуризации данных, повышении степени автоматизации формализации и расширении возможностей интеграции с системами управления производством и цифровыми сервисами. Предложенный метод обеспечивает эффективную унификацию и формализацию технических, технологических и режимных параметров, повышая точность и оперативность производственного планирования и управления в условиях цифровой трансформации промышленных предприятий.
The article proposes a method for formalizing technical, technological, and operational parameters of a production complex using infological analysis. The primary objective of this research is to develop an alternative approach for formalizing parameters of a technological line operating under discrete-flow multi-product manufacturing conditions, applying infological analysis with a relational data model implemented in the IDEF1X notation. The authors substantiate the necessity of transitioning from traditional functional automation diagrams to more flexible methodologies capable of accommodating dynamically changing production conditions, a broad product range, complexity of equipment changeover criteria, and variability in technological processes. A comparative analysis between functional automation diagrams and infological analysis is conducted based on key criteria such as flexibility, data structuring capability, integration possibilities, and automated data integrity verification. The findings confirm the advantages of the proposed method, including reduced adaptation time to changing manufacturing conditions, improved data structuring, enhanced automation levels for parameter formalization, and expanded integration potential with production management systems and digital services. The proposed method effectively unifies and formalizes technical, technological, and operational parameters, significantly enhancing the accuracy and responsiveness of production planning and management amid the digital transformation of industrial enterprises.
1. Володина А.М., Богомольная Г.В., Киселев Д.С., Курнасов Е.В. Использование онтологического инжиниринга при анализе технологических линий // Современная электроника. 2022. № 8. С. 16–19.
2. Пиотровский Д.Л., Холопов В.А., Киселев Д.С., Клягин М.М. Ручная сборка изделий с интерактивным сопровождением операций // Автоматизация. Современные технологии. 2023. Т. 77. № 10. С. 447–452. DOI: 10.36652/0869-4931-2023-77-10-447-452. EDN: WLCEKT.
3. Холопов В.А., Гантц И.С., Антонов С.В. Применение информационных технологий при решении задач мониторинга выполнения производственных процессов в концепции Индустрии 4.0 // Промышленные АСУ и контроллеры. 2019. № 4. С. 49–58. EDN: ZCUHZR.
4. Каширская Е.Н., Холопов В.А., Соклаков Ф.В., Сухастерин А.Б. Информационно-управляющая система для управления технологическим процессом посредством цифрового двойника // Промышленные АСУ и контроллеры. 2020. № 8. С. 46–50. DOI: 10.25791/asu.8.2020.1211. EDN: RNQQPK.
5. Sokolov B., Ivanov D., Dolgui A. Introduction to scheduling in industry 4.0 and cloud manufacturing systems / Scheduling in Industry 4.0 and Cloud Manufacturing // International Series in Operations Research & Management Science. Vol. 289. New York, USA, 2020. Р. 1–9. DOI: 10.1007/978-3-030-43177-8_1.
6. Dolgui A., Ivanov D., Sethi S.P., Sokolov B. Scheduling in production, supply chain and Industry 4.0 systems by optimal control: fundamentals, state-of-the-art and applications // International Journal of Production Research. Abingdon, England. 2018. Vol. 57, Is. 2. Р. 411–432. DOI: 10.1080/00207543.2018.1442948.
7. Arsyad Junaiddin, Deddy Takdir Syaifuddin, Yusuf Montundu, Sudirman Zaid. The Application of Linear Programming into Production Schedule at Electrical Panel Company // International Journal of Membrane Science and Technology, Karachi, Pakistan. 2023. Vol. 10, Is. 3. Р. 354–371. DOI: 10.15379/ijmst.v10i3.1540.
8. Lingxin Wang, Rosa Abbou, Catherine da Cunha. Multi-stage scheduling for sustainable manufacturing: balancing demand, resources, and social responsibility // International Journal of Dynamics and Control. Cham, Switzerland. 2025. № 13. P. 187. DOI: 10.1007/s40435-025-01694-7.
9. Fera M., Fruggiero F., Lambiase A., Martino G., Nenni M.E. Production Scheduling Approaches for Operations Management // InTech. USA. 2013. DOI: 10.5772/55411.
10. Del Gallo M., Mazzuto G., Ciarapica F.E., Bevilacqua M. Artificial Intelligence to Solve Production Scheduling Problems in Real Industrial Settings: Systematic Literature Review // Electronics. Basel, Switzerland, 2023. Vol. 12, Is. 23. Р. 4732. DOI: 10.3390/electronics12234732.
11. Yuanyuan Li, Stefano Carabelli, Edoardo Fadda, Daniele Manerba, Roberto Tadei, Olivier Terzo. Machine learning and optimization for production rescheduling in Industry 4.0 // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. London, UK. 2020. № 110. Р. 2445–2463. DOI: 10.1007/s00170-020-05850-5.
12. Chen J., Wang G., Lu J., Zheng X., Kiritsis D. Model-based system engineering supporting production scheduling based on satisfiability modulo theory // Journal of Industrial Information Integration. Amsterdam, Netherlands. 2022. № 27. Р. 18. DOI: 10.1016/j.jii.2022.100329.
13. Witsch M., Vogel-Heuser B. Towards a Formal Specification Framework for Manufacturing Execution Systems // IEEE Transactions on industrial informatic. Vol. 8. Piscataway, NJ, USA. 2012. № 2. Р. 311–320. DOI: 10.1109/TII.2012.2186585.
14. Kocher A., Vieira da Silva L.M., Fay A. Modeling and Executing Production Processes with Capabilities and Skills using Ontologies and BPMN // IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). Stuttgart, Germany. 2022. Р. 1–8. DOI: 10.1109/ETFA52439.2022.9921564.
15. Andre E., Liu S., Liu Y., Choppy C., Sun J., Dong J.S. Formalizing UML State Machines for Automated Verification // ACM Computing Surveys, New York, USA. 2023. Vol. 55, Is. 13. Р. 1–47. DOI: 10.1145/3579821.
16. Гуров В.А. Усовершенствование автоматизированной системы нагрева продукта с применением подогревателя поверхностного типа // Шаг в науку. 2024. № 1. С. 41–47. EDN: FYOZCU.
17. Оковитая К.О., Макаренко В.Г., Суржко О.А. Автоматизация работы двухреакторной установки для получения биогаза из отходов агропромышленного комплекса // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева. 2024. Т. 16. № 4. С. 131–135. DOI: 10.36508/RSATU.2024.33.14.019. EDN: NAEBJG.
18. ГОСТ 21.408-2013. Система проектной документации для строительства. Правила выполнения рабочей документации автоматизации технологических процессов. Введ. 2014-11-01. М.: Стандартинформ, 2014.
19. ГОСТ 21.208-2013. Система проектной документации для строительства. Автоматизация технологических процессов. Обозначения условные приборов и средств автоматизации в схемах. Введ. 2014-11-01. М.: Стандартинформ, 2015.
20. Клягин М.М., Зайцев И.Ю. Особенности проектирования баз данных производственных процессов // Концепция устройства современного мира в эпоху цифры: сборник научных трудов по материалам Международного научного форума (Москва, 15 декабря 2023 г.). М.: Алеф, 2023. С. 93–102. DOI: 10.26118/1300.2023.63.84.006.
21. ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85). Единая система программной документации. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения. Введ. 1992-01-01. М.: Стандартинформ, 2010.