DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).143-159
Improving Mathematical Modeling of Engineering Technologies for Smart Enterprises in a Machine Vision System
About the Authors
Artem Holovatyi, Assistant lecturer, Department of Machine Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9552-0089, e-mail: artemholovatyi@ukr.net
Viktor Aulin, Professor, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Operation and Repair of Machines, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com.
Vitalii Chumak, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0002-1913-9371, e-mail: vitaly.chumak33@gmail.com
Yehor Manko, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0005-6355-2413, e-mail: evm0996496486@gmail.com
Daria Kuleva, PhD in Transport Technologies, Senior Lecturer at the Department of Machine Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6727-5357, e-mail: d.coolava@gmail.com
Abstract
The article considers the issue of mathematical modeling of machine-building technologies of machine vision systems in the context of the transition to smart enterprises, which are the basis of modern Industry 4.0. It is noted that traditional approaches to modeling do not fully meet the requirements of digital production, which is characterized by high dynamism, the need for integration with cyber-physical systems, Internet of Things (IoT) technologies and adaptive control in real time.
It is shown that modeling of machine-building technologies at a smart enterprise as a formalized approach is based on the specification of subsystems and a set of factors. The characteristics of mathematical models that can describe production processes at the enterprise with sufficient accuracy are given. In this case, the specifics of the structure, composition, key functional purposes and engineering, economic and its software and hardware aspects, as well as the conditions of machine-building production in accordance with the concept of a cyber-physical system, are taken into account.
It is determined that according to the cyber-physical approach, the degree of automation of technological equipment varies from basic to high-level solutions. This requires modeling of production processes and technologies and the construction of mathematical models and their parameterization for further use in network interaction conditions when creating smart production and smart enterprises. It is found out that this requires the use of a machine (technical vision) system to ensure automation of product (service) quality control processes and management by processing and interpreting the information system.
The possibilities of implementing a machine vision system at machine-building enterprises are identified. In this regard, such an artificial intelligence method as artificial neural networks is considered. The tasks in machine (technical) vision systems using the artificial neural network method are formulated. The advantages of this method in digital production and smart enterprises are determined.
The integration of machine vision with robotic systems is clarified. A number of functions of the "machine vision-robot" complex and the possibilities of controlling the movement of robots during the task of controlling robotic platforms using a model of various types of artificial neural networks have been determined. The structure of an intelligent control system for robotic and mechatronic systems with a number of functional modules has been developed. An automated complex for the manufacture and assembly of parts and machines, intelligent production systems, have been considered at a smart enterprise. The functionality of intelligent production systems is based on modeling using mass service systems. Multiphase single- and multi-channel mass service systems are considered. The possibilities of models of automated production systems and the use of multi-level computer models in SCADA systems have been determined. The effectiveness of the created smart enterprises on the platform of a cyber-physical system and their integration into a single network of production systems of mechanical engineering have been shown. This involves the use of various automated design systems, technological preparation of production, a single database that will have a data management system about the manufacturer and mathematical modeling of advanced mechanical engineering technologies at smart enterprises.
Keywords
mechanical engineering technology, production, machine (technical) assembly, cyber-physical system, smart enterprise, mathematical modeling, optimization, intelligent control, artificial neural network
Full Text:
PDF
References
1. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Kiberfizychniy pidkhid pry stvorenni, funktsionuvanni ta udoskonalenni transportno-vyrobnychykh system. Tsentralnoukrayinsʹkyy naukovyy visnyk. Tekhnichni nauky, 3(34), 331–343 [in Ukrainian].
2. Vyshnevskyi, V. P., Viietsʹka, O. V., Viietsʹkyy, O. A., ta in., (Eds.). (2019). Smart-promyslovistʹ: napriamy stanovlennya, problemy i rishennya [Monografiya]. NAN Ukrayiny, Instytut ekonomiky prom-sti. Kyiv [in Ukrainian].
3. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Holovaty, A. O., ta in., (Eds.). (2020). Metodolohichni osnovy proektuvannya ta funktsionuvannya intelektualʹnykh transportnykh i vyrobnychykh system [Monografiya]. Kropyvnytsʹkyy: Lysenko V. F. [in Ukrainian].
4. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Intelektualʹni transportni systemy yak rezultat vprovadzhennya innovatsiynykh efektyvnykh tekhnolohiy. In Pidvyshchennya nadijnosti mashyn i obladnannya. Increase of Machine and Equipment Reliability: materialy Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konf., 15-17 kvitnya 2020 r. (p. 207). Kropyvnytsʹkyy: TsNTU [in Ukrainian].
5. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Lysenko, S. V., Holovaty, A. O., & Holub, D. V. (2021). Teoretychni i metodolohichni osnovy lohistyky transportnykh i vyrobnychykh system [Monografiya]. Kropyvnytsʹkyy: Vydavetsʹ Lysenko V. F. [in Ukrainian].
6. Asotsiatsiya Pidpryyemstv Promyslovoyi Avtomatyzatsiyi Ukrayiny. (n.d.). Bar’ery ta perspektyvy IIoT ta Industriyi 4.0. http://appau.org.ua/Baryery-i-perspectivy-IIoT-i-Idustryi-4-0.html (Accessed May 20, 2025) [in Ukrainian].
7. Kovalenko, I. I., & Bondarenko, S. V. (2020). Tsifrovi tekhnolohiyi v mashynobuduvanni. NTMT [in Ukrainian].
8. Indus, M. P., & Levchenko, O. V. (2019). Matematychne modelyuvannya tekhnichnykh system. Kyiv: Lybid [in Ukrainian].
9. Ivanova, M. I. (2017). Naukovi zasady upravlinnya lohistychnymy systemamy na promyslovykh pidpryyemstvakh [Monografiya]. Dnipro: Hrani. (Klas. pryv. un-t) [in Ukrainian].
10. Germany Trade & Invest. (2018). Industrie 4.0. Retrieved from https://www.gtai.de/GTAI/Navigation/EN/Invest/Industries/Industrie-4-0/Industrie-4-0/industrie-4-0-what-is-it.html (Accessed April 20, 2025) [in English].
11. Camarinha-Matos, L. M., Parreira-Rocha, M., & Ramezani, J. (Eds.). (2017). Technological innovation for smart systems: 8th IFIP WG 5.5/SOCOLNET Advanced Doctoral Conference in Computing, Electrical and Industrial Systems: DoCEIS 2017 (Costa de Caparica, Portugal, May 3-5, 2017). IFIP International Federation for Information Processing: Springer [in English].
12. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Lysenko, S. V., Livitskyi, O. M., ta in. (2020). Printsypy pobudovy ta funktsionuvannya kiberfizychnoi systemy tekhnichnoho servisu avtotransportnoi ta mobilnoi silʹskohozyaystvensʹkoi tekhniky. Tekhnichnyi servis ahropromyslovoho, lisovoho ta transportnoho kompleksiv Technical service of agriculture, forestry and transport systems, 22, 162–174 [in Ukrainian].
13. Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (n.d.). Data in action: Data-driven decision making in U.S. manufacturing. Retrieved from http://www.economics.cornell.edu/sites/default/files/files/events/Brynjolfsson_McElheran_AEA_2016.pdf (Accessed April 20, 2025).
14. Cachada, A., Pires, F., Barbosa, J., Leitão, P., & Calà, A. (2018). Petri nets methodology for the design and control of migration processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS), 540–545.
15. Cheng-Leong, A., Li, Pheng, K., & Keng Leng, G. R. (1999). IDEF: A comprehensive modelling methodology for the development of manufacturing enterprise systems. International Journal of Production Research, 37(17), 3839–3858.
16. De Sousa, V. M., & Del Val Cura, L. M. (2018). Logical design of graph databases from an entity-relationship conceptual model. In Proceedings of the 20th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018) (pp. 183–189). ACM.
17. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft Bundesministerium für Bildung und Forschung. (2018). Retrieved from https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html (Accessed April 20, 2025) [in German].
18. Xu, X. (2017). Machine tool 4.0 for the new era of manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 92, 1893–1900.
19. Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. Springer.
20. Zhang, Y., Ren, S., & Liu, Y. (2017). A framework for smart production-logistics systems based on CPS and industrial big data. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(9), 4019–4032 [in English].
21. Haidai, O. P. (2021). Internet rechey u vyrobnytstvi: mozhlyvosti ta perspektyvy. Visnyk NTUU "KPI", (2), 45–52.
22. Auschitzky, E., Hammer, M., & Rajagopaul, A. (n.d.). How big data can improve manufacturing. McKinsey. Retrieved from http://www.mckinsey.com/business-functions/operations/ourinsights/how-big-data-can-improve-manufacturing (Accessed April 20, 2025).
23. Cachada, A., Pires, F., Barbosa, J., Leitão, P., & Calà, A. (2018). Petri nets methodology for the design and control of migration processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS), 540–545. https://doi.org/10.1109/ICPHYS.2018.8390763.
24. Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). (2018). ACM. https://doi.org/10.1145/3282373.3282375.
25. Gernhardt, B., Vogel, T., & Hemmje, M. (2018). Knowledge-based production planning for Industry 4.0. In Hoppe, U., et al. (Eds.), Semantic applications (Vol. 181, pp. 181–202). Springer-Verlag GmbH Germany.
26. Claytex. (2017). Dymola for physical modelling and simulation using Modelica. Retrieved from http://www.claytex.com/products/dymola/ (Accessed April 20, 2025).
27. Information Resources Management Association. (2017). The internet of things: Breakthroughs in research and practice. Hershey, PA: IGI Global.
28. Hermann, M., Pentek, T., & Otto, B. (2016). Design principles for Industrie 4.0 scenarios. In 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 3928–3937).
29. Bakayev, O. O., Hrytsenko, V. I., & Bazhan, L. I. (2005). Ekonomiko-matematychni modeli ekonomichnoho zrostannya. Kyiv: Naukova dumka [in Ukrainian].
30. Belyakov, K. I. (2008). Informatsiya v Ukraini: problemy orhanizatsiinoho, pravovoho ta naukovoho zabezpechennya: monohrafiya. Kyiv: KVITs [in Ukrainian].
31. Vyshnevskyi, V. P., Viietska, O. V., Harkushenko, O. M., Knyaziev, S. I., Liakh, O. V., Chekina, V. D., & Cherevatskyi, D. Yu. (2018). Smart-promyslovist v epokhu tsyfrovoyi ekonomiky: perspektyvy, napriamy i mekhanizmy rozvytku: monohrafiya (V. P. Vyshnevskyi, Ed.). Kyiv: NAN Ukrainy, Instytut ekonomiky prom-sti [in Ukrainian].
32. Madykh, A. A., Okhten, O. O., & Dasiv, A. F. (2018). Modeliuvannia faktoru tsyfrovyzatsii vyrobnytstva v protsesi stanovlennia smart-promyslovosti (na prykladi pererobnoi promyslovosti Nimechchyny): naukovo-analitychna dopovid [Scientific-analytical report]. Kyiv: NAN Ukrainy, Instytut ekonomiky prom-sti [in Ukrainian].
33. Vallespir, B., & Ducq, Y. (2018). Enterprise modelling: From early languages to models transformation. International Journal of Production Research, 43(20), 2878–2896.
34. Wiśniewski, J., & Wiśniewski, Z. (2014). The purchasing power parity: Theory and evidence. Warszaw: LAP LAMBERT Academic Publishing.
35. Álvares, A. J., Santos de Oliveira, L. E., & Espindola Ferreira, J. C. (2018). Development of a cyber-physical framework for monitoring and teleoperation of a CNC lathe based on MTconnect and OPC protocols. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 31(11), 1049–1066.
36. Jeon, B., & Suh, S.-H. (2018). Design considerations and architecture for cooperative smart factory: MAPE/BD approach. Procedia Manufacturing, 26, 1094–1106.
37. Jeschke, S., Brecher, C., Song, H., & Rawat, D. B. (Eds.). (2017). Industrial internet of things: Cybermanufacturing systems. Springer International Publishing.
38. Aulin, V. V., & Hryn’kiv, A. V. (2019). Vyrishennia problemy pidvyshchennia ekspluatatsiynoyi nadiynosti z vykorystanniam elementiv informatsiynykh tekhnolohiy [Resolving the problem of increasing operational reliability using information technology elements]. Kramarovski chytannia: zb. materialiv dop. uchasnykiv VI Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konf. Kyiv: NUBiP, 91–94 [in Ukrainian].
39. CFE Media. (2017). Digital IIoT report. Retrieved from http://bt.editionsbyfry.com/publication/?i=320036# (Accessed April 20, 2017).
40. Hilliard, J. E., & Lawson, L. R. (2003). Stereology and stochastic geometry: Computational imaging and vision. Springer.
41. Institute for Defense Analyses. (2012). Emerging global trends in advanced manufacturing (IDA Paper). March.
42. Madykh, A. A., Okhten, O. O., & Dasiv, A. F. (2017). Analysis of the world experience of economic and mathematical modeling of smart enterprises. Ekon. promisl., 4(80), 19–46.
Citations
1. Аулін В.В., Гриньків А.В., Головатий А.О. Кіберфізичний підхід при створенні, функціонуванні та удосконаленні транспортно-виробничих систем. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2020. Вип. 3(34). С.331-343.
2. Смарт-промисловість: напрями становлення, проблеми і рішення: монографія / В.П. Вишневський, О.В. Вієцька, О.А. Вієцький та ін., за ред. В.П. Вишневського; НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ, 2019. 464 c.
3. Методологічні основи проектування та функціонування інтелектуальних транспортних і виробничих систем : монографія / В. В. Аулін, А. В. Гриньків, А. О. Головатий [та ін.] ; під заг. ред. В. В. Ауліна. Кропивницький : Лисенко В. Ф., 2020. 428с.
4. Аулін В.В., Гриньків А.В., Головатий А.О. Інтелектуальні транспортні системи як результат впровадження інноваційних ефективних технологій. Підвищення надійності машин і обладнання. Increase of Machine and Equipment Reliability: матеріали Міжн
ародної науково-практичної конф., 15-17 квітня 2020 р. Кропивницький : ЦНТУ, 2020. С.207.
5. Аулін В.В., Гриньків А.В., Лисенко С.В., Головатий А.О., Голуб Д.В. Теоретичні і методологічні основи логістики транспортних і виробничих систем: монографія під заг. ред. д.т.н., проф. Ауліна В.В. Кропивницький: Видавець Лисенко В.Ф., 2021. 503 с.
6. Асоціація Підприємств Промислової Автоматизації України. Бар'єри та перспективи IIoT та Індустрії 4.0. URL: http://appau.org.ua/Baryery-i-perspectivy-IIoT-i-Idustryi-4-0.html (дата звернення: 20.05.2025).
7. Коваленко І.І., Бондаренко С.В. Цифрові технології в машинобудуванні. Харків: НТМТ, 2020. 248 с.
8. Індус М.П., Левченко О.В. Математичне моделювання технічних систем. К.: Либідь, 2019. 312 с.
9. Наукові засади управління логістичними системами на промислових підприємствах [Текст] : монографія. Іванова Марина Іллівна; Клас. приват. ун-т. Дніпро : Грані, 2017. 427 с.
10. Industrie 4.0 Germany Trade & Invest. 2018. Available at https://www.gtai.de/GTAI/Navigation/EN/Invest/Industries/Industrie-4-0/Industrie-4-0/industrie-4-0-what-is-it.html [Accessed 20 Apr. 2025].
11. Camarinha-Matos L.M., Parreira-Rocha M., Ramezani J. eds. Technological Innovation for Smart Systems: 8th IFIP WG 5.5/SOCOLNET. Advanced Doctoral Conference in Computing, Electrical and Industrial Systems: DoCEIS 2017 (Costa de Caparica, Portugal, May 3-5, 2017). IFIP International Federation for Information Processing: Springer, 2017.
12. Аулін В.В., Гриньків А.В., Лисенко С.В., Лівіцький О.М. та ін. Принципи побудови та функціонування кіберфізичної системи технічного сервісу автотранспортної та мобільної сільськогосподарської техніки. Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів Technical service of agriculture, forestry and transport systems. №22’ 2020. С. 162-174.
13. Brynjolfsson E., McElheran K. Data in Action: Data-Driven Decision Making in U.S. Manufacturing. Available at http: //www.economics.cornell.edu/sites/default/files/files/events/Brynjolfsson_McElheran_AEA_2016.pdf [Accessed 20 Apr. 2025].
14. Cachada A., Pires F., Barbosa J., Leitão P. & Calà A. Petri nets Methodology for the Design and Control of Migration Processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). 2018. P. 540-545.
15. Cheng-Leong A., Li Pheng K. & Keng Leng G.R. IDEF: A comprehensive modelling methodology for the development of manufacturing enterprise systems. International Journal of Production Research. 1999. 37 (17). P. 3839-3858.
16. De Sousa V.M. & Del Val Cura L.M. Logical Design of Graph Databases from an Entity-Relationship Conceptual Model. In Proceedings of the 20th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). ACM, New York. NY, USA. 2018. 183-189.
17. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2018. Available at: https://www.bmbf.de/ de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html. [Accessed 20 Apr. 2025].
18. Xu X. Machine tool 4.0 for the new era of manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2017. Vol. 92. P. 1893-1900.
19. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. Springer, 2017.
20. Zhang Y., Ren S., Liu Y. A framework for smart production-logistics systems based on CPS and industrial big data. IEEE Trans. Industrial Informatics. 2017. Vol. 14(9). P. 4019-4032.
21. Гайдай О.П. Інтернет речей у виробництві: можливості та перспективи. Вісник НТУУ «КПІ». 2021. №2. С. 45-52.
22. Auschitzky E., Hammer M., Rajagopaul A. How big data can improve manufacturing. McKinsey. Available at http: //www.mckinsey.com/business-functions/operations/ourinsights/how-big-data-can-improve-manufacturing [Accessed 20 Apr. 2025].
23. Cachada A., Pires F., Barbosa J., Leitão P. & Calà A. Petri nets Methodology for the Design and Control of Migration Processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). 2018. P. 540-545. doi: 10.1109/ICPHYS. 2018.8390763.
24. Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). ACM, New York. NY, USA. 2018. 183-189. DOI: https://doi.org/10.1145/3282373.3282375.
25. Gernhardt B., Vogel T. & Hemmje M. Knowledge-Based Production Planning for Industry 4.0. Springer-Verlag GmbH Germany: Hoppe et al. (eds.), Semantic Applications. 2018. T. 181. P. 181-202.
26. Dymola for physical modelling and simulation using Modelica. Claytex, 2017. Available at http://www.claytex.com/products/dymola/ [Accessed 20 Apr. 2025].
27. Information Resources Management Association. The Internet of Things: Breakthroughs in Research and Practice / Information Resources Management Association. Hershey: IGI Global, 2017. 560 pp.
28. Hermann M., Pentek T., Otto B. Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). 2016. Pp. 3928-3937.
29. Бакаєв О.О., Гриценко В.І., Бажан Л.І. Економіко-математичні моделі економічного зростання. К.: Наук. думка, 2005. 189 с.
30. Бєляков К.І. Інформатизація в Україні: проблеми організаційного, правового та наукового забезпечення: монографія. К.: КВІЦ, 2008. 576 с.
31. Вишневський В. П., Вієцька О. В., Гаркушенко О. М., Князєв С. І., Лях О. В., Чекіна В. Д., Череватський Д. Ю. Смарт-промисловість в епоху цифрової економіки: перспективи, напрями і механізми розвитку: монографія; В. П. Вишневський (заг. ред.) / НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ, 2018. 192 c.
32. Мадих А.А., Охтень О.О., Дасів А.Ф. Моделювання фактору цифровізації виробництва в процесі становлення смарт-промисловості (на прикладі переробної промисловості Німеччини): науково-аналітична доповідь / НАН України, Ін-т економіки пром-сті. К., 2018. 41 c.
33. Vallespir B., Ducq Y. Enterprise modelling: from early languages to models transformation. International Journal of Production Research. 2018. 43(20). P. 2878-2896.
34. Wiśniewski J., Wiśniewski Z. The Purchasing Power Parity: Theory and Evidence. Warszaw: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. 76 pp.
35. Álvares A.J., Santos de Oliveira L.E. & Espindola Ferreira J.C. Development of a Cyber-Physical framework for monitoring and teleoperation of a CNC lathe based on MTconnect and OPC protocols. International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2018. 31 (11). Pp. 1049-1066.
36. Jeona B., Suh S.-H. Design Considerations and Architecture for Cooperative Smart Factory: MAPE/BD Approach. Procedia Manufacturing. 2018. № 26. Pp. 1094-1106.
37. Jeschke S., Brecher C., Song H., Rawat D.B. Industrial Internet of Things. Cybermanufacturing Systems. Herausgeber: Springer International Publishing Switzerland, 2017. 715 p.
38. Аулін В.В., Гриньків А.В. Вирішення проблеми підвищення експлуатаційної надійності з використаня елементів інформаційних технологій. Крамаровські читання: зб. матеріалів доп. учасн. VІ Міжнародної науково-технічної конф. Київ : НУБіП. 2019. С. 91-94.
39. Digital IIoT report. CFE Media. Available at: http://bt.editionsbyfry.com/publication/?i=320036# [Accessed 20 Apr.2017].
40. Hilliard J.E., Lawson L.R. Stereology and Stochastic Geometry: computational Imaging and Vision. Springer, 2003. 512 pp.
41. Emerging Global Trends in Advanced Manufacturing. Institute for Defense Analyses. IDA Paper. March 2012.
42. Madykh, A.A., Okhten, O.O., Dasiv, A.F. Analysis of the world experience of economic and mathematical modeling of smart enterprises. Econ. promisl. 2017. 4 (80). Рp. 19-46.
Copyright (c) 2025 Artem Holovatyi, Viktor Aulin, Vitalii Chumak, Yehor Manko, Daria Kuleva
Improving Mathematical Modeling of Engineering Technologies for Smart Enterprises in a Machine Vision System
About the Authors
Artem Holovatyi, Assistant lecturer, Department of Machine Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9552-0089, e-mail: artemholovatyi@ukr.net
Viktor Aulin, Professor, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Operation and Repair of Machines, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com.
Vitalii Chumak, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0002-1913-9371, e-mail: vitaly.chumak33@gmail.com
Yehor Manko, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0005-6355-2413, e-mail: evm0996496486@gmail.com
Daria Kuleva, PhD in Transport Technologies, Senior Lecturer at the Department of Machine Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6727-5357, e-mail: d.coolava@gmail.com
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
1. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Kiberfizychniy pidkhid pry stvorenni, funktsionuvanni ta udoskonalenni transportno-vyrobnychykh system. Tsentralnoukrayinsʹkyy naukovyy visnyk. Tekhnichni nauky, 3(34), 331–343 [in Ukrainian].
2. Vyshnevskyi, V. P., Viietsʹka, O. V., Viietsʹkyy, O. A., ta in., (Eds.). (2019). Smart-promyslovistʹ: napriamy stanovlennya, problemy i rishennya [Monografiya]. NAN Ukrayiny, Instytut ekonomiky prom-sti. Kyiv [in Ukrainian].
3. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Holovaty, A. O., ta in., (Eds.). (2020). Metodolohichni osnovy proektuvannya ta funktsionuvannya intelektualʹnykh transportnykh i vyrobnychykh system [Monografiya]. Kropyvnytsʹkyy: Lysenko V. F. [in Ukrainian].
4. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Intelektualʹni transportni systemy yak rezultat vprovadzhennya innovatsiynykh efektyvnykh tekhnolohiy. In Pidvyshchennya nadijnosti mashyn i obladnannya. Increase of Machine and Equipment Reliability: materialy Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konf., 15-17 kvitnya 2020 r. (p. 207). Kropyvnytsʹkyy: TsNTU [in Ukrainian].
5. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Lysenko, S. V., Holovaty, A. O., & Holub, D. V. (2021). Teoretychni i metodolohichni osnovy lohistyky transportnykh i vyrobnychykh system [Monografiya]. Kropyvnytsʹkyy: Vydavetsʹ Lysenko V. F. [in Ukrainian].
6. Asotsiatsiya Pidpryyemstv Promyslovoyi Avtomatyzatsiyi Ukrayiny. (n.d.). Bar’ery ta perspektyvy IIoT ta Industriyi 4.0. http://appau.org.ua/Baryery-i-perspectivy-IIoT-i-Idustryi-4-0.html (Accessed May 20, 2025) [in Ukrainian].
7. Kovalenko, I. I., & Bondarenko, S. V. (2020). Tsifrovi tekhnolohiyi v mashynobuduvanni. NTMT [in Ukrainian].
8. Indus, M. P., & Levchenko, O. V. (2019). Matematychne modelyuvannya tekhnichnykh system. Kyiv: Lybid [in Ukrainian].
9. Ivanova, M. I. (2017). Naukovi zasady upravlinnya lohistychnymy systemamy na promyslovykh pidpryyemstvakh [Monografiya]. Dnipro: Hrani. (Klas. pryv. un-t) [in Ukrainian].
10. Germany Trade & Invest. (2018). Industrie 4.0. Retrieved from https://www.gtai.de/GTAI/Navigation/EN/Invest/Industries/Industrie-4-0/Industrie-4-0/industrie-4-0-what-is-it.html (Accessed April 20, 2025) [in English].
11. Camarinha-Matos, L. M., Parreira-Rocha, M., & Ramezani, J. (Eds.). (2017). Technological innovation for smart systems: 8th IFIP WG 5.5/SOCOLNET Advanced Doctoral Conference in Computing, Electrical and Industrial Systems: DoCEIS 2017 (Costa de Caparica, Portugal, May 3-5, 2017). IFIP International Federation for Information Processing: Springer [in English].
12. Aulin, V. V., Hryn’kiv, A. V., Lysenko, S. V., Livitskyi, O. M., ta in. (2020). Printsypy pobudovy ta funktsionuvannya kiberfizychnoi systemy tekhnichnoho servisu avtotransportnoi ta mobilnoi silʹskohozyaystvensʹkoi tekhniky. Tekhnichnyi servis ahropromyslovoho, lisovoho ta transportnoho kompleksiv Technical service of agriculture, forestry and transport systems, 22, 162–174 [in Ukrainian].
13. Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (n.d.). Data in action: Data-driven decision making in U.S. manufacturing. Retrieved from http://www.economics.cornell.edu/sites/default/files/files/events/Brynjolfsson_McElheran_AEA_2016.pdf (Accessed April 20, 2025).
14. Cachada, A., Pires, F., Barbosa, J., Leitão, P., & Calà, A. (2018). Petri nets methodology for the design and control of migration processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS), 540–545.
15. Cheng-Leong, A., Li, Pheng, K., & Keng Leng, G. R. (1999). IDEF: A comprehensive modelling methodology for the development of manufacturing enterprise systems. International Journal of Production Research, 37(17), 3839–3858.
16. De Sousa, V. M., & Del Val Cura, L. M. (2018). Logical design of graph databases from an entity-relationship conceptual model. In Proceedings of the 20th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018) (pp. 183–189). ACM.
17. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft Bundesministerium für Bildung und Forschung. (2018). Retrieved from https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html (Accessed April 20, 2025) [in German].
18. Xu, X. (2017). Machine tool 4.0 for the new era of manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 92, 1893–1900.
19. Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. Springer.
20. Zhang, Y., Ren, S., & Liu, Y. (2017). A framework for smart production-logistics systems based on CPS and industrial big data. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(9), 4019–4032 [in English].
21. Haidai, O. P. (2021). Internet rechey u vyrobnytstvi: mozhlyvosti ta perspektyvy. Visnyk NTUU "KPI", (2), 45–52.
22. Auschitzky, E., Hammer, M., & Rajagopaul, A. (n.d.). How big data can improve manufacturing. McKinsey. Retrieved from http://www.mckinsey.com/business-functions/operations/ourinsights/how-big-data-can-improve-manufacturing (Accessed April 20, 2025).
23. Cachada, A., Pires, F., Barbosa, J., Leitão, P., & Calà, A. (2018). Petri nets methodology for the design and control of migration processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS), 540–545. https://doi.org/10.1109/ICPHYS.2018.8390763.
24. Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). (2018). ACM. https://doi.org/10.1145/3282373.3282375.
25. Gernhardt, B., Vogel, T., & Hemmje, M. (2018). Knowledge-based production planning for Industry 4.0. In Hoppe, U., et al. (Eds.), Semantic applications (Vol. 181, pp. 181–202). Springer-Verlag GmbH Germany.
26. Claytex. (2017). Dymola for physical modelling and simulation using Modelica. Retrieved from http://www.claytex.com/products/dymola/ (Accessed April 20, 2025).
27. Information Resources Management Association. (2017). The internet of things: Breakthroughs in research and practice. Hershey, PA: IGI Global.
28. Hermann, M., Pentek, T., & Otto, B. (2016). Design principles for Industrie 4.0 scenarios. In 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 3928–3937).
29. Bakayev, O. O., Hrytsenko, V. I., & Bazhan, L. I. (2005). Ekonomiko-matematychni modeli ekonomichnoho zrostannya. Kyiv: Naukova dumka [in Ukrainian].
30. Belyakov, K. I. (2008). Informatsiya v Ukraini: problemy orhanizatsiinoho, pravovoho ta naukovoho zabezpechennya: monohrafiya. Kyiv: KVITs [in Ukrainian].
31. Vyshnevskyi, V. P., Viietska, O. V., Harkushenko, O. M., Knyaziev, S. I., Liakh, O. V., Chekina, V. D., & Cherevatskyi, D. Yu. (2018). Smart-promyslovist v epokhu tsyfrovoyi ekonomiky: perspektyvy, napriamy i mekhanizmy rozvytku: monohrafiya (V. P. Vyshnevskyi, Ed.). Kyiv: NAN Ukrainy, Instytut ekonomiky prom-sti [in Ukrainian].
32. Madykh, A. A., Okhten, O. O., & Dasiv, A. F. (2018). Modeliuvannia faktoru tsyfrovyzatsii vyrobnytstva v protsesi stanovlennia smart-promyslovosti (na prykladi pererobnoi promyslovosti Nimechchyny): naukovo-analitychna dopovid [Scientific-analytical report]. Kyiv: NAN Ukrainy, Instytut ekonomiky prom-sti [in Ukrainian].
33. Vallespir, B., & Ducq, Y. (2018). Enterprise modelling: From early languages to models transformation. International Journal of Production Research, 43(20), 2878–2896.
34. Wiśniewski, J., & Wiśniewski, Z. (2014). The purchasing power parity: Theory and evidence. Warszaw: LAP LAMBERT Academic Publishing.
35. Álvares, A. J., Santos de Oliveira, L. E., & Espindola Ferreira, J. C. (2018). Development of a cyber-physical framework for monitoring and teleoperation of a CNC lathe based on MTconnect and OPC protocols. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 31(11), 1049–1066.
36. Jeon, B., & Suh, S.-H. (2018). Design considerations and architecture for cooperative smart factory: MAPE/BD approach. Procedia Manufacturing, 26, 1094–1106.
37. Jeschke, S., Brecher, C., Song, H., & Rawat, D. B. (Eds.). (2017). Industrial internet of things: Cybermanufacturing systems. Springer International Publishing.
38. Aulin, V. V., & Hryn’kiv, A. V. (2019). Vyrishennia problemy pidvyshchennia ekspluatatsiynoyi nadiynosti z vykorystanniam elementiv informatsiynykh tekhnolohiy [Resolving the problem of increasing operational reliability using information technology elements]. Kramarovski chytannia: zb. materialiv dop. uchasnykiv VI Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konf. Kyiv: NUBiP, 91–94 [in Ukrainian].
39. CFE Media. (2017). Digital IIoT report. Retrieved from http://bt.editionsbyfry.com/publication/?i=320036# (Accessed April 20, 2017).
40. Hilliard, J. E., & Lawson, L. R. (2003). Stereology and stochastic geometry: Computational imaging and vision. Springer.
41. Institute for Defense Analyses. (2012). Emerging global trends in advanced manufacturing (IDA Paper). March.
42. Madykh, A. A., Okhten, O. O., & Dasiv, A. F. (2017). Analysis of the world experience of economic and mathematical modeling of smart enterprises. Ekon. promisl., 4(80), 19–46.
Citations
1. Аулін В.В., Гриньків А.В., Головатий А.О. Кіберфізичний підхід при створенні, функціонуванні та удосконаленні транспортно-виробничих систем. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2020. Вип. 3(34). С.331-343.
2. Смарт-промисловість: напрями становлення, проблеми і рішення: монографія / В.П. Вишневський, О.В. Вієцька, О.А. Вієцький та ін., за ред. В.П. Вишневського; НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ, 2019. 464 c.
3. Методологічні основи проектування та функціонування інтелектуальних транспортних і виробничих систем : монографія / В. В. Аулін, А. В. Гриньків, А. О. Головатий [та ін.] ; під заг. ред. В. В. Ауліна. Кропивницький : Лисенко В. Ф., 2020. 428с.
4. Аулін В.В., Гриньків А.В., Головатий А.О. Інтелектуальні транспортні системи як результат впровадження інноваційних ефективних технологій. Підвищення надійності машин і обладнання. Increase of Machine and Equipment Reliability: матеріали Міжн
ародної науково-практичної конф., 15-17 квітня 2020 р. Кропивницький : ЦНТУ, 2020. С.207.5. Аулін В.В., Гриньків А.В., Лисенко С.В., Головатий А.О., Голуб Д.В. Теоретичні і методологічні основи логістики транспортних і виробничих систем: монографія під заг. ред. д.т.н., проф. Ауліна В.В. Кропивницький: Видавець Лисенко В.Ф., 2021. 503 с.
6. Асоціація Підприємств Промислової Автоматизації України. Бар'єри та перспективи IIoT та Індустрії 4.0. URL: http://appau.org.ua/Baryery-i-perspectivy-IIoT-i-Idustryi-4-0.html (дата звернення: 20.05.2025).
7. Коваленко І.І., Бондаренко С.В. Цифрові технології в машинобудуванні. Харків: НТМТ, 2020. 248 с.
8. Індус М.П., Левченко О.В. Математичне моделювання технічних систем. К.: Либідь, 2019. 312 с.
9. Наукові засади управління логістичними системами на промислових підприємствах [Текст] : монографія. Іванова Марина Іллівна; Клас. приват. ун-т. Дніпро : Грані, 2017. 427 с.
10. Industrie 4.0 Germany Trade & Invest. 2018. Available at https://www.gtai.de/GTAI/Navigation/EN/Invest/Industries/Industrie-4-0/Industrie-4-0/industrie-4-0-what-is-it.html [Accessed 20 Apr. 2025].
11. Camarinha-Matos L.M., Parreira-Rocha M., Ramezani J. eds. Technological Innovation for Smart Systems: 8th IFIP WG 5.5/SOCOLNET. Advanced Doctoral Conference in Computing, Electrical and Industrial Systems: DoCEIS 2017 (Costa de Caparica, Portugal, May 3-5, 2017). IFIP International Federation for Information Processing: Springer, 2017.
12. Аулін В.В., Гриньків А.В., Лисенко С.В., Лівіцький О.М. та ін. Принципи побудови та функціонування кіберфізичної системи технічного сервісу автотранспортної та мобільної сільськогосподарської техніки. Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів Technical service of agriculture, forestry and transport systems. №22’ 2020. С. 162-174.
13. Brynjolfsson E., McElheran K. Data in Action: Data-Driven Decision Making in U.S. Manufacturing. Available at http: //www.economics.cornell.edu/sites/default/files/files/events/Brynjolfsson_McElheran_AEA_2016.pdf [Accessed 20 Apr. 2025].
14. Cachada A., Pires F., Barbosa J., Leitão P. & Calà A. Petri nets Methodology for the Design and Control of Migration Processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). 2018. P. 540-545.
15. Cheng-Leong A., Li Pheng K. & Keng Leng G.R. IDEF: A comprehensive modelling methodology for the development of manufacturing enterprise systems. International Journal of Production Research. 1999. 37 (17). P. 3839-3858.
16. De Sousa V.M. & Del Val Cura L.M. Logical Design of Graph Databases from an Entity-Relationship Conceptual Model. In Proceedings of the 20th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). ACM, New York. NY, USA. 2018. 183-189.
17. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2018. Available at: https://www.bmbf.de/ de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html. [Accessed 20 Apr. 2025].
18. Xu X. Machine tool 4.0 for the new era of manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2017. Vol. 92. P. 1893-1900.
19. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. Springer, 2017.
20. Zhang Y., Ren S., Liu Y. A framework for smart production-logistics systems based on CPS and industrial big data. IEEE Trans. Industrial Informatics. 2017. Vol. 14(9). P. 4019-4032.
21. Гайдай О.П. Інтернет речей у виробництві: можливості та перспективи. Вісник НТУУ «КПІ». 2021. №2. С. 45-52.
22. Auschitzky E., Hammer M., Rajagopaul A. How big data can improve manufacturing. McKinsey. Available at http: //www.mckinsey.com/business-functions/operations/ourinsights/how-big-data-can-improve-manufacturing [Accessed 20 Apr. 2025].
23. Cachada A., Pires F., Barbosa J., Leitão P. & Calà A. Petri nets Methodology for the Design and Control of Migration Processes towards Industry 4.0. 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). 2018. P. 540-545. doi: 10.1109/ICPHYS. 2018.8390763.
24. Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018). ACM, New York. NY, USA. 2018. 183-189. DOI: https://doi.org/10.1145/3282373.3282375.
25. Gernhardt B., Vogel T. & Hemmje M. Knowledge-Based Production Planning for Industry 4.0. Springer-Verlag GmbH Germany: Hoppe et al. (eds.), Semantic Applications. 2018. T. 181. P. 181-202.
26. Dymola for physical modelling and simulation using Modelica. Claytex, 2017. Available at http://www.claytex.com/products/dymola/ [Accessed 20 Apr. 2025].
27. Information Resources Management Association. The Internet of Things: Breakthroughs in Research and Practice / Information Resources Management Association. Hershey: IGI Global, 2017. 560 pp.
28. Hermann M., Pentek T., Otto B. Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). 2016. Pp. 3928-3937.
29. Бакаєв О.О., Гриценко В.І., Бажан Л.І. Економіко-математичні моделі економічного зростання. К.: Наук. думка, 2005. 189 с.
30. Бєляков К.І. Інформатизація в Україні: проблеми організаційного, правового та наукового забезпечення: монографія. К.: КВІЦ, 2008. 576 с.
31. Вишневський В. П., Вієцька О. В., Гаркушенко О. М., Князєв С. І., Лях О. В., Чекіна В. Д., Череватський Д. Ю. Смарт-промисловість в епоху цифрової економіки: перспективи, напрями і механізми розвитку: монографія; В. П. Вишневський (заг. ред.) / НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ, 2018. 192 c.
32. Мадих А.А., Охтень О.О., Дасів А.Ф. Моделювання фактору цифровізації виробництва в процесі становлення смарт-промисловості (на прикладі переробної промисловості Німеччини): науково-аналітична доповідь / НАН України, Ін-т економіки пром-сті. К., 2018. 41 c.
33. Vallespir B., Ducq Y. Enterprise modelling: from early languages to models transformation. International Journal of Production Research. 2018. 43(20). P. 2878-2896.
34. Wiśniewski J., Wiśniewski Z. The Purchasing Power Parity: Theory and Evidence. Warszaw: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. 76 pp.
35. Álvares A.J., Santos de Oliveira L.E. & Espindola Ferreira J.C. Development of a Cyber-Physical framework for monitoring and teleoperation of a CNC lathe based on MTconnect and OPC protocols. International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2018. 31 (11). Pp. 1049-1066.
36. Jeona B., Suh S.-H. Design Considerations and Architecture for Cooperative Smart Factory: MAPE/BD Approach. Procedia Manufacturing. 2018. № 26. Pp. 1094-1106.
37. Jeschke S., Brecher C., Song H., Rawat D.B. Industrial Internet of Things. Cybermanufacturing Systems. Herausgeber: Springer International Publishing Switzerland, 2017. 715 p.
38. Аулін В.В., Гриньків А.В. Вирішення проблеми підвищення експлуатаційної надійності з використаня елементів інформаційних технологій. Крамаровські читання: зб. матеріалів доп. учасн. VІ Міжнародної науково-технічної конф. Київ : НУБіП. 2019. С. 91-94.
39. Digital IIoT report. CFE Media. Available at: http://bt.editionsbyfry.com/publication/?i=320036# [Accessed 20 Apr.2017].
40. Hilliard J.E., Lawson L.R. Stereology and Stochastic Geometry: computational Imaging and Vision. Springer, 2003. 512 pp.
41. Emerging Global Trends in Advanced Manufacturing. Institute for Defense Analyses. IDA Paper. March 2012.
42. Madykh, A.A., Okhten, O.O., Dasiv, A.F. Analysis of the world experience of economic and mathematical modeling of smart enterprises. Econ. promisl. 2017. 4 (80). Рp. 19-46.