ANALYSIS OF THE IMPACT OF MANUFACTURABILITY ON THE RELIABILITY AND QUALITY OF SPECIAL EQUIPMENT PRODUCTS

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background. The paper discusses methods and strategies for improving the manufacturability of special equipment products. Materials and methods. Key aspects of design and production are analyzed, including component selection, mechanical installation, automation of control and adjustment operations, as well as the use of advanced shaping methods. Special attention is paid to improving product characteristics to increase efficiency, reduce costs and improve the quality of the final product. Results and conclusions. The results of the study emphasize the importance of integrating modern technologies and approaches to achieve market competitiveness.

Sobre autores

Arina Adamova

Bauman Moscow State Technical University

Autor responsável pela correspondência
Email: arinaadamova75@gmail.com

Candidate of technical sciences, associate professor, associate professor of the sub-department of design and production technology of electronic equipment

(build. 1, 5 2-ya Baumanskaya street, Moscow, Russia)

Aleksandra Chen

Bauman Moscow State Technical University

Email: chen3sasha@mail.ru

Bachelor

(build. 1, 5 2-ya Baumanskaya street, Moscow, Russia)

Aleksey Apatenko

Bauman Moscow State Technical University

Email: lexap731@gmail.com

Bachelor

(build. 1, 5 2-ya Baumanskaya street, Moscow, Russia)

Kirill Selivanov

Bauman Moscow State Technical University

Email: selivanov_kv@mail.ru

Candidate of technical sciences, associate professor of the sub-department of design and production technology of electronic equipment

(build. 1, 5 2-ya Baumanskaya street, Moscow, Russia)

Bibliografia

  1. Adamov A.P., Adamova A.A., Vlasov A.I. Differential coefficients for evaluating the manufacturability of electronic devices and their application in structural and functional modeling of production systems. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. N.E. Baumana. Ser.: Priborostroyeniye = Bulletin of the Bauman Moscow State Technical University. Ser.: Instrument Engineering. 2015;(5):109–123. (In Russ.)
  2. Adamova A.A., Adamov A.P., Shakhnov V.A. Methodology for assessing the manufacturability of electronic products at the design and production stages. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost′ i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2015;(2):352–356. (In Russ.)
  3. Adamov A.P., Adamova A.A. Semantic analysis of promising micro- and nanoelectronics products in terms of increasing key quality and manufacturability indicators. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2017;(3):94–101. (In Russ.)
  4. Adamov A.P., Adamova A.A., Temirov A.T. Methodology of system design and technological design of electronic equipment products taking into account the requirements of the concept "Industry 4.0". Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost′ i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2020;2:310–317. (In Russ.)
  5. Adamova A.A. On the problem of coefficient methods for assessing manufacturability. Tsifrovaya transformatsiya v energetike: sb. tr. konf. = Digital transformation in the energy sector : proceedings of the conference. Tambov, 2025:3–5. (In Russ.)
  6. Vlasov A.I., Shakhnov V.A. Visual methodology for the multi-factor assessment of industrial digital transformation components. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 2021:57–65.
  7. Selivanov K.V., Volkov G.A. Application of additive technologies in the manufacture of electronic equipment. Datchiki i sistemy = Sensors and systems. 2023;(5):27–34. (In Russ.)
  8. Perevertov V.P., Andronchev I.K., Yurkov N.K. Powder composites and nanomaterials in flexible technologies of forming parts. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2020;(2):85–95. (In Russ.)
  9. Vlasov A.I., Karpunin A.A., Kuryshev R.E. Visual modeling of smart project management technologies. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost′ i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2020;1:64–70. (In Russ.)
  10. Vlasov A.I., Berdyugina O.N., Krivoshein A.I. Technological platform for innovative social infrastructure development on basis of smart machines and principles of internet of things. Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018: proceedings. 2018:8570062.
  11. Vlasov A.I., Zhuravleva L.V., Kazakov V.V. Methods of formalization of cognitive graphics and visual models using XML schemas. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. N.E. Baumana. Ser.: Priborostroyeniye = Bulletin of the Bauman Moscow State Technical University. Ser.: Instrument Engineering. 2021;(1):51–77. (In Russ.)
  12. Perevertov V.P., Kuzin N.A., Yurkov N.K. Classifications of nanomaterials for traditional and additive technologies in the system of transport engineering. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2022;(2):70–77. (In Russ.)
  13. Vlasov A.I., Garayev A.V., Zakharova V.O. et al. Methodology of profiling unmanned aerial vehicles based on additive technologies. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2023;(4):95–110. (In Russ.)
  14. Zakharova V.O., Selivanov K.V. Prospects of additive profiling of unmanned aerial vehicles. Sovremennyye tekhnologii nauchnogo priborostroyeniya i informatsionno-izmeritel′nykh sistem: tr. Mezhdunar. nauch.-tekhn. konf. = Modern technologies of scientific instrumentation and information and measuring systems : proceedings of the International scientific and technical conf. Moscow, 2023:139. (In Russ.)
  15. Karshov R.S. Calculation of the coefficient of manufacturability of the matching board. Problemy sovremennoy nauki i obrazovaniya = Problems of modern science and education. 2018;(6):33–36. (In Russ.)
  16. Arabov D.I., Veryasova A.Yu., Gridnev V.N. Complex prototyping of computer technology nodes using the digital production infrastructure (FAB-LAB) in conditions of end-to-end quality assurance. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost′ i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2016;1:189–192. (In Russ.)
  17. Arabov D.I., Vlasov A.I., Gridnev V.N. et al. FAB-LAB technologies for rapid prototyping of electronic equipment products. Sovremennyye nauchnyye issledovaniya: metodologiya, teoriya, praktika: materialy II Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. = Modern scientific research: methodology, theory, practice : proceedings of the II International scientific and practical conference. Novosibirsk: Tsentr sodeystviya razvitiyu nauchnykh issledovaniy, 2014:162–179. (In Russ.)
  18. Vlasov A.I., Juravleva L.V., Ismagilov K. The Concept of Using Additive Technologies for Digital Prototyping of Assembly Devices. Journal of Physics: Conference Series. 2022;2373:072035.
  19. Sokolov Yu.A., Pavlushin N.V., Kondrat'ev S.Yu. New additive technologies based on ion beams. Russian Engineering Research. 2016;12:1012–1016.
  20. Sleptsov V.V., Savkin A.V., Trunova E.A. et al. Electrospark dispersion in nanopowder production for additive technologies. Russian Engineering Research. 2019;39:133–136.
  21. Rossi S., Puglisi A., Benaglia M. Additive manufacturing technologies: 3d printing in organic synthesis. Chem- CatChem. 2018;10:1512–1525.
  22. Ramji Pandey. Photopolymers in 3D printing applications. Arcada. Degree Thesis Plastics Technology. 2014;(51).
  23. Strielkowski W., Vlasov A., Selivanov K. et al. Prospects and challenges of the machine learning and data-driven methods for the predictive analysis of power systems: a review. Energies. 2023;16(10):4025.
  24. Echeistov V.V., Krivoshein A.I., Shakhnov V.A. et al. An information system of predictive maintenance analytical support of industrial equipment. Applied Engineering Science. 2018;16(4):515–522.
  25. Vlasov A.I., Grigor′yev P.V., Krivoshein A.I. A model of predictive maintenance of equipment using wireless sensor networks. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2018;(2):26–35. (In Russ.)
  26. Adamova A.A. Expert methods of control of manufacturability in instrument engineering. Radioelektronika. Problemy i perspektivy razvitiya: sb. tr. IX Vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiyem = Radioelectronics. Problems and prospects of development : Proceedings of the IX All-Russian scientific and practical conference with international participation. Tambov, 2024:127–129. (In Russ.)
  27. Adamova A.A. Intelligent methods of system technology management. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost′ i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2024;1:120–127. (In Russ.)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».