ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ

DEVELOPMENT PROSPECTS OF CALS TECHNOLOGIES

Ivanova Tatyana

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

Kalinin Vitalii

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

Postnikov Artem

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

АННОТАЦИЯ

Будущее CALS-технологий связано с переходом к интеллектуальным системам управления жизненным циклом продукции, которые используют данные из различных источников, обучаются на основе данных и принимают решения без участия человека. Ключевым фактором успеха является интеграция различных технологий и стандартов, а также учет экологических и социальных факторов.

ABSTRACT

The future of CALS technologies involves a move to intelligent product lifecycle management systems. These systems use data from diverse sources, learn from experience, and make autonomous decisions. Successful implementation hinges on the integration of technologies and standards, along with addressing environmental and social factors.

Ключевые слова: CALS-технологии, искусственный интеллект, жизненный цикл продукции.

Keywords: CALS technologies, artificial intelligence, product lifecycle.

Основные направления развития CALS-технологий в настоящее время сосредоточены на адаптации к новым технологическим возможностям, расширении областей применения и усилении интеграции с другими концепциями управления жизненным циклом продукции. Вот ключевые направления:

1. Цифровой двойник (Digital Twin)

Создание виртуальной копии физического объекта (изделия, системы, процесса) на основе данных, полученных с датчиков, систем мониторинга и моделирования. Цифровой двойник позволяет моделировать поведение объекта в различных условиях, прогнозировать его состояние, оптимизировать процессы эксплуатации и обслуживания, а также разрабатывать новые продукты. Цифровой двойник является ключевым элементом CALS, обеспечивая непрерывный поток информации о продукте на протяжении всего его жизненного цикла. Он позволяет интегрировать данные из различных источников и использовать их для принятия решений.

2. Большие данные и аналитика (Big Data & Analytics)

Сбор, обработка и анализ больших объемов данных для выявления закономерностей, трендов и скрытых взаимосвязей. Большие данные и аналитика позволяют извлекать ценную информацию из данных о продукте, полученных из различных источников. Эта информация может быть использована для оптимизации процессов проектирования, производства, эксплуатации и обслуживания, а также для принятия стратегических решений.

3. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML):

Разработка интеллектуальных систем, способных обучаться на основе данных и принимать решения без участия человека. AI и ML могут быть использованы для автоматизации процессов проектирования, производства, эксплуатации и обслуживания, а также для создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Например, AI может быть использован для автоматической генерации конструкторской документации или для прогнозирования отказов оборудования.

4. Развитие стандартов и протоколов обмена данными:

Создание и внедрение стандартов для обмена данными между различными CALS-системами и участниками жизненного цикла продукции. Стандартизация обеспечивает совместимость систем и упрощает обмен информацией, что является ключевым фактором для эффективной реализации CALS.

Список литературы:

1. Юрчик П.Ф. Применение CALS-технологии на предприятии / П.Ф. Юрчик, В.Б. Голубкова. – Издательство Лань, 2020. – 258 с.