Обзор современного уровня применения российских цифровых систем управления качеством с использованием возможностей искусственного интеллекта

Автор: Метревели И.С.

Журнал: Петербургский экономический журнал @gukit-journal

Рубрика: Управление качеством продукции. Стандартизация. Организация производства

Статья в выпуске: 2 (48), 2025 года.

Бесплатный доступ

В контексте стремительно растущей конкуренции между производителями продуктов питания как внутри страны, так и на зарубежных рынках задачи совершенствования инструментов контроля качества на предприятиях становятся первоочередными. Технологии Индустрии 4.0 открывают совершенно новые подходы для контроля качества процессов и повышения качества выпускаемой продукции на производствах: увеличивается количество параметров контроля, глубина и интенсивность их постоянного контроля, возможности анализа получаемых объемов информации. Специализированные программные продукты для управления качеством выделяют в отдельную группу – CAQ-системы (Computer Aided Quality Systems). В рамках исследования выполнен анализ уровня использования технологий управления качеством в России в целом и в отечественной пищевой промышленности в частности; выполнен анализ существующих отечественных цифровых решений в сфере управления качеством; проведена оценка потенциала применения различных групп технологий искусственного интеллекта в цифровых решениях для управления качеством на предприятиях, в том числе на предприятиях пищевой промышленности. Дальнейшие направления исследований могут включать более детальное рассмотрение конкретных групп технологий в области искусственного интеллекта и их интеграции с CAQ-системами с учетом существующих требований и ограничений пищевых производств, в частности пищевых производств непрерывного цикла.

Еще

Управление качеством, компьютеризированное управление качеством, цифровые технологии управления качеством, искусственный интеллект, пищевая промышленность

Короткий адрес: https://sciup.org/140310174

IDR: 140310174 | DOI: 10.32603/2307-5368-2025-2-18-31

Текст научной статьи Обзор современного уровня применения российских цифровых систем управления качеством с использованием возможностей искусственного интеллекта

Введение, цель

Система менеджмента качества (СМК) сегодня является неотъемлемой частью общей системы менеджмента любого конкурентоспособного производства. Управление качеством – составляющая часть СМК. В соответствии с терминологией ГОСТ 15467–79 управление качеством – это действия, осуществляемые при создании и эксплуатации или потреблении продукции в целях установления, обеспечения и поддержания необходимого уровня ее качества [1].

Участие в решении производственных задач принимают все функции: разработка, закупка, производство, контроль, логистика. Каче ство продукции – агрегированный результат их взаимодействия. Все задачи в части планирования и производства решаются за счет обработки больших массивов данных, быстрого взаимодействия акторов, точности решений, повторяемости и прослеживаемости промежуточных и конечных статусов. Решение таких задач на крупном производстве не под силу профильной функции без помощи компьютерных технологий.

Цифровые технологии сегодня проникают во все сферы жизни и производства, позволяя принимать решения с большей точностью и скоростью, обеспечивая повышение качества как процесса управления, так и производимой продукции и услуг. В 2024 г. не осталось ни одной области, в которой технологии IV промышленной революции не изменили подход к управлению, в том числе подход к управлению качеством. Компьютерные вычисления и средства обмена информацией создали все предпосылки для качественного совершенствования подходов к управлению качеством. Переход на более совершенные и интегрированные цифровые технологии является новым этапом в развитии контроля качества продукции: «Качество 4.0», представляющее собой адаптивную способность производства реагировать на возникающие реалии [2; 3]. В актуальном классификаторе программ для электронных вычислительных машин (далее – ЭВМ) (утвержден Приказом Минкомсвязи России от 22.09.2020 № 486 (ред. от 04.12.2023)) выделяется отдельный класс программного обеспечения (ПО), предназначенного для автоматизированного контроля качества выпускаемых изделий – программы автоматизированного контроля качества (Computer-aided quality assurance – CAQ). CAQ-система – это система, направленная на планирование, контроль и улучшение качества выпускаемой продукции посредством таких информационных модулей, как интеллектуальные помощники принятия решений (Decision support systems), экспертные системы (Expert Systems), нейросети (Artificial neural network systems). Такая система получает на входе верифицированные данные, обрабатывает их математическим и статистическими методами, взаимодействует и обменивается данными с другими подсистемами производства, на выходе предоставляет информацию о текущем со стоянии и рекомендации по внесению изменений в производственный процесс [4].

Актуальные вопросы применения цифровых инструментов управления качеством, включая программы автоматизированного контроля качества, такие как архитектурное представление CAQ-систем и их интеграция в гибкие производственные процессы, исследованы в [4]–[6] и др. Отраслевой взгляд применения CAQ-систем для машиностроения нашел отражение в статьях [7]–[9] и др., причем в [8] подробно рассмотрены вопросы интеграции систем управления качеством и индустриального интернета вещей. Концепция сквозного управления качеством в парадигме Качество 4.0 на основе технологий индустриального интернета вещей получила свои развитие в [10]. Другая группа технологий, потенциал которой в обеспечении качества оценивается как высокий – технологии искусственного интеллекта (ИИ), – также отражена в современных научных публикациях, посвященных компьютеризации управления качеством. К примеру, авторы [11] изучают вопросы применения инструментов ИИ при химическом анализе качества продуктов питания (кофе, какао и чай), учитывая при этом потребительский выбор, обусловленный сенсорным во сприятием аромата продукта. Общая оценка прогресса в отношении интеллектуальных систем управления качеством в агропромышленной сфере приведена в [12; 13] и др. В [14] подчеркивается роль цепочек поставок в обеспечении качества продуктов питания, в связи с чем можно говорить о том, что системы CAQ должны в будущем обеспечивать полную прослеживаемость. Авторы [15] выносят тезис о том, что в агропромышленном комплексе цифровая трансформация, включая переход к Качеству 4.0, должна сопровождаться значительными изменениями в когнитивных моделях, заведенном укладе деятельности и организационной структуре.

Несмотря на значительный объем научных публикаций по теме исследования, можно выделить недо статочную исследованность вопросов применения компьютерного контроля качества в российских предприятиях в целом и в пищевой промышленности в частности. Также отсутствуют системные обзоры, посвященные потенциалу применения ИИ в CAQ. Цель настоящего исследования – обзор и анализ текущего уровня применения систем CAQ в России в целом и в отраслях пищевой промышленности в частности. Отдельный частный интерес представляет изучение потенциала применения ИИ в CAQ-системах.

Методы исследования

Методология исследования включает анализ статистических данных, анализ сведений Единого реестра российских программ для ЭВМ и баз данных (БД), применение экспертных оценок при анализе потенциала использования ИИ в CAQ-системах. Также в исследовании использованы такие подходы, как сравнение, графическое и табличное отображение информации, группировки и обобщения.

Результаты и дискуссия

1. Уровень использования технологий управления качеством в России. Сведения об использовании таких передовых производственных технологий на основе данных Федеральной службы государственной статистики [16] представлены в табл. 1.

Первая группа технологий «Компьютерный контроль каче ства, интегрированный с программным обеспечением для планирования и управления» в наибольшей степени соответствует рассматриваемым в настоящем исследовании CAQ-системам. Прочие группы технологий, представленные в источнике, также относятся к сфере управления качеством. В соответствии с рис. 1 и 2 применение технологий стандартизации производственных процессов в соответствии с требованиями для сертификации предприятий (в том числе по стандартам сферы СМК) по уровню использования сопоставимо с компьютерным контролем качества как по отраслям в целом, так и в пищевой промышленности в частности. Наименее распространенными являются технологии статистического контроля процессов (SPC) также в обоих случаях.

Для России в целом и для пищевой промышленности в частности характерно применение преимущественно российских решений. Доля зарубежных CAQ-технологий в использовании в целом в 2023 г. составляет 38,84 %, для пищевой промышленности – не-

Табл. 1. Число используемых передовых производственных технологий в части управления качеством по годам внедрения по Российской Федерации по ОКВЭД (всего и ОКВЭД 10) за 2023 г. Tab. 1. The number of advanced manufacturing technologies used in terms of quality management by year of implementation in the Russian Federation according to OKVED (total and OKVED 10) in 2023

X к и о и н о я о и Я я 2 X и X я и о о я >я 2 Я о о к те о ^ X Ч О с о Я о те о Я F	те Я те g m	о о о Н ^ю “ к 40	04 04 40 04	о о	<04 04 04	ио ио 04	04	04	ОО
		н о 't те £ ^ ° о ч	О Ш	ОО 40	О	О 04	МО 04	МО	н
		н о ^ те ^г*те ° о ч	<04 40		ОО 04 Ш	О 40 ОО	О О	04	04 04	04
		те & °	Г-	^	S	ОО О	04	04	О	04
	3 ° 2 2 О Я Я с		О	О 40	S		О ОО	р	40 МО	40 04
те Я о те к X н			те & Я Й О О о я я § g S ~ Я те В X ^ X £ те о о Я Н о И Я о о х к и 44 к о &	О (1ч GO X о о о & с X те & я >я Я X о о я Я те о Я ё те О	S о те И те о о g те те К * о те о те Я О	Я те О Я ° я о X Я тг в -& ^ «eg * Й о ^Я § 3 I'S 1 те X те те ^ g те о о о X	к >5 Я 2 я о я & * g « те в О я X X £ о я Н о я те о о х с X ю я о & « те X 2 и & я о	о Ян ос X о о о & я X те & я >я я X о о те я те о я ё те О	CZ? S о те X те о о § те те Я Я о я о £ те те я О	Я X те те и п ^ о Я тг ° и ^ я X х о я я о щ те 04 н О ос н « й S 3 S 3 И ^G я Й те те я те 2 я В н Н 2 ° я я те н О
X те те & н о			Я те о те о о				X о § о & 8

Источник: Федеральная служба государственной статистики.

Source: Federal State Statistics Service.

Стандартизация производственных процессов в соответствии с требованиями для сертификации предприятий (например, ISO 9000, ISO 14000)

Система менеджмента качества (QMS)

Статистический контроль процессов (SPC) 12

Компьютерный контроль качества, интегрированный с программным обеспечением для планирования и управления

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

■ - разработанные в отчитывающейся организации; ■ - приобретенные в России;
■ - приобретенные за рубежом

Рис. 1. Число используемых передовых производственных технологий в части управления качеством в Российской Федерации по ОКВЭД (всего) за 2023 г.

Fig. 1. Number of advanced manufacturing technologies used in terms of quality management in the Russian Federation according to OKVED (total) for 2023

Источник: составлено автором по данным Федеральной службы государственной статистики.

Source: compiled by the author based on data from the Federal State Statistics Service.

Система менеджмента качества (QMS)

Статистический контроль процессов (SPC)

Компьютерный контроль качества, интегрированный с программным обеспечением для планирования и управления

□ - разработанные в отчитывающейся организации; ■ - приобретенные в России; ■ - приобретенные за рубежом

Рис. 2. Число используемых передовых производственных технологий в части управления качеством в Российской Федерации по ОКВЭД 10 за 2023 г.

Fig. 2. Number of advanced manufacturing technologies used in terms of quality management in the Russian Federation according to OKVED 10 for 2023

Источник: составлено автором по данным Федеральной службы государственной статистики.

Source: compiled by the author based on data from the Federal State Statistics Service.

сколько выше – 43,16 %. Часть отечественных решений в сфере CAQ-систем разрабатывается непосредственно в отчитывающейся организации – до трети решений в целом (с учетом всех отраслей хозяйственной деятельности).

Среди исследованных групп технологий CAQ является лидирующей по числу запатентованных изобретений (163 ед. в 2023 г.) (рис. 3). Для технологий стандартизации производственных процессов в соответствии с требованиями для сертификации предприятий характерно высокое количество технологий в стадии экспериментального использования (50 ед. в 2023 г.).

В целом в 2023 г. в Росси использовалось 4101 технология CAQ, из них 380 – в сфере пищевой промышленно сти. Большая часть данных технологий была внедрена 6 и более лет назад (64,11 % в России по всем отраслям и 63,95 % в пищевой промышленности в частности). В целом это демонстрирует устойчивую практику внедрения данных технологий на

менеджмента качества (QMS)

Статистический контроль процессов (SPC)

Компьютерный контроль качества, интегрированный с программным обеспечением для планирования и управления

■ - число запатентованных изобретений в используемых технологиях, единиц;
■ - число технологий в стадии экспериментального использования, единиц

Рис. 3. Число запатентованных изобретений в используемых технологиях и число технологий в стадии экспериментального использования в части управления качеством в Российской Федерации за 2023 г.
2. Российские цифровые решения в сфере управления качеством. Отечественные решения в сфере CAQ на основе данных Единого реестра российских программ для ЭВМ и БД [17] (далее – Реестр) представлены в табл. 2. По состоянию на сентябрь 2024 г. отечественным предприятиям доступны 10 российских продуктов в сфере CAQ.
3. Потенциал применения технологий искусственного интеллекта в цифровых решениях для управления качеством. С целью оценки потенциала применения технологий ИИ в цифровых решениях для управления качеством в первую очередь определим состав функциональных возможностей таких систем. Цифровые решения класса CAQ, как правило, обеспечивают:

Fig. 3. Number of patented inventions in the technologies used and the number of technologies in the experimental stage of use in terms of quality management in the Russian Federation in 2023

Источник: составлено автором по данным Федеральной службы государственной статистики.

Source: compiled by the author based on data from the Federal State Statistics Service.

российских предприятиях, при этом доминируют отечественные программные продукты.

При сопоставлении сведений, представленных в табл. 1, характеризующих число используемых передовых производственных технологий в части управления качеством по годам внедрения в Российской Федерации, и сведений, представленных в табл. 2, можно отметить существенную разницу между количеством зарегистрированных отечественных программных решений класса CAQ и объемом использования технологий управления каче ством в российских организациях. Это обусловлено следующими факторами. Во-первых, зарегистрированные программные решения (табл. 2) могут включать в себя множество технологий, которые для целей сведений, предоставляемых Федеральной службе государственной статистики, могут быть отражены как комплекс технологий с вкладом в статистический показатель более одной единицы. Во-вторых, не все российские решения проходят регистрацию в Реестре. Таким образом, понятие технологии в части управления качеством и понятие отечественного программного решения класса CAQ не являются эквивалентными.

Из 10 представленных в Реестре систем 4 являются решениями, по которым помимо основного класса CAQ не указан дополнительный (дополнительные), с которым проинтегрирована система. Выделяются отраслевые решения, в том числе для обеспечения качества в управлении объектами недвижимости, в промышленном производстве, в экспертной деятельно сти, также представлены решения без явной отраслевой направленности. Необходимо отметить, что только 20 % отечественных решений в сфере CAQ относятся к сфере ИИ.

Табл. 2. Зарегистрированные отечественные программные решения класса CAQ в соответствии с Классификатором, утвержденным приказом от 22.09.2020 № 486 (по состоянию на 20.09.2024) Tab. 2. Registered domestic software solutions of class CAQ in accordance with the Classifier approved by order No. 486 of 09/22/2020 (as of 09/20/2024)

5 ё ч СЙ R ю о о и ей

& К

< и

в и

о о о

< к S

ей 3 S

ей К я g ° п 1 О 2 О

Е о о о

н к

К и и

да е

св

сВ 3 S

о о

О О О

S к 5 ^sа “ о * О и К

g ей

ей

о ей ей

о к

ей ей

О ей ей

о к

ей

О ей ей

о к

g ей

ей

g сЗ ей

о ей ей

о к

ей к

о 04

04 О 04

40 04

о4 04

•О) 04

04 О

04 О 04

04 О

•О) о

04 О о4 об о

04 04

04 О П об о

04 О

О К о

а < и

>s к

& о

* 2

« Й

К С?

< и

и и

С?

< и

О' < и

О и

К н

О й

К И

^ ГУ ей р q

HQ.-2 о т «so

и £ ⁴

5 & g

“ а §

о 8 S 2 0'2 Н ^я £

Й ® ° т

и и Q й

■а

О'

2 3

к ч >

Св О

5 S Е «ЙО

О § & • а ей О

й ° ^м И О

2 ” ч 2 о о & « Ч

^G Я

я о в о я о ч а н — 2*2 п

св Я- g Э S Й “ Й

. „ св S Й

т ^и

о к

о о

S ей К

я S g Ч ей И ^

С ей £ S g з ® £

§ ч ей g£ к *

>s о 3 & ей К Р h ^ ^ §г я Я § И « а а К Й « & ^я о 5 * св «от о я ч с 2 2 - я ч 2 и о Зои О о , со ч “ ^я2 о я И ^&

О т Я

о я

ад

д 3 S о g S ч g ё

g « Я § £?

Н О О ей (D

* й ч р

ей S ^}Я

г я о § п

“ 8 ч о 2

& 2 я § я

о й ч Ч

§«2^2 й о 2 ^я S

। « ^т

¹ « ^в я я

СЛ Ч О О

Р ft’S и 2

PC Ч g Д g

У о я g я

К « ч о ч

о 2 2s

Г Й

° о

i 1

Я 03

g S S

S *

5 ей я

ч ⁰

2 ч а

И и о

2 Л 2 с S

ей ^

Н £

& ^ й ^ а|

2 < а +

ч ^я

£ § 5

^ < н-1

о ь

ц й

& о е

К ей я ° р ел i * о ^яо ^ ч о

ч ^я2 2 н о 5 Я

ей S сп

2 & о Ч Я 2 О Й

О 04

ОО о 04

о 04

О 04

ОО

04 О

ОО

Источник: составлено автором по данным Единого реестра российских программ для ЭВМ и БД.

Source: compiled by the author based on data from the Unified Register of Russian Computer Programs and Databases.

1. Управление данными контроля качества: CAQ-системы централизованно собирают и безопасно хранят данные о качестве из разных источников (измерительное оборудование, датчики, ручной ввод). Они обеспечивают контроль доступа к этой информации для различных групп пользователей и гарантируют ее целостность.
2. Статистический контроль процессов (SPC): CAQ-системы автоматически строят и обновляют графики контроля (например, X-бар, R, CUSUM) для мониторинга стабильности производственных процессов. Они анализируют отклонения, выделяя статистически значимые выходы за установленные границы, позволяют настраивать правила для разных процессов и автоматически уведомляют об отклонениях.
3. Управление несоответствиями: CAQ-системы позволяют создавать отчеты о дефектах, включая их описания, местоположение и ответственных лиц. Они помогают анализировать причины несоответствий, используя такие методы, как «5 Почему» или диаграмма Исикавы. Система обеспечивает планирование, отслеживание и проверку эффективности корректирующих и предупреждающих действий.
4. Управление измерительными приборами и оборудованием: CAQ-системы управляют графиками калибровки и поверки измерительного оборудования, хранят информацию о нем и обеспечивают совместимость с различными типами приборов.
5. Управление документацией: CAQ-системы централизованно хранят всю документацию, связанную с каче ством (инструкции, стандарты, спецификации и т. д.), отслеживают версии документов и управляют доступом к ним.
6. Управление аудитами: CAQ-системы помогают в планировании аудитов (внутренних и внешних), фиксируют их результаты, найденные несоответствия и контролируют выполнение корректирующих мер.
7. Отчетность и анализ: CAQ-системы автоматически формируют отчеты по качеству, производительности, несоответствиям и другим ключевым показателям. Они позволяют проводить углубленный анализ данных, выявлять тенденции, определять области для

улучшения и визуализировать данные с помощью графиков и дашбордов.

При оценке потенциала применения ИИ в цифровых решениях для управления качеством использовались следующие экспертные оценки: «0» – применение существенно ограничено; «1» – применение возможно; «2» – наиболее высокий потенциал применения. Перечень групп технологий сформирован на основе Классификатора технологий искусственного интеллекта (Приложение № 3 к Регламенту проведения оценки целесообразности использования программных компонентов, основанных на технологиях искусственного интеллекта, для реализации конкретных элементов программного обеспечения, улучшающих характеристики отраслевых решений/ПО в составе заявок, поступивших на рассмотрение в индустриальные центры компетенций по замещению зарубежных отраслевых цифровых продуктов и решений, включая программно-аппаратные комплексы, в ключевых отраслях экономики [18]). Оценка проведена как для CAQ широкого спектра применения, так и для применения в пищевой промышленности в частности. Оценка основана на экспертном сопоставлении технологий ИИ и потенциальных направлений применения в CAQ с учетом наличия примеров такого применения, приведенных в графе «Обоснование применимости в CAQ» в табл. 3.

Результаты оценки, представленные в табл. 3, показывают, что технологии ИИ в целом преимущественно имеют потенциал для использования в решениях CAQ, при этом специфика пищевой отрасли не вносит существенных ограничений на применение, хоть и потенциал несколько ниже, чем для широкого спектра отраслей. В качестве наиболее актуальных технологий ИИ для внедрения в системы CAQ выделены технологии ИИ для анализа: изображений, видеоданных, текстовой информации, аудиоданных, а также числовых данных. Таким образом, на текущий момент ключевая функция ИИ в сфере цифровых технологий управления качеством видится в анализе и интерпретации потоков данных различного формата, содержащих сведения, необходимые для контроля и обеспечения качества.

Табл. 3. Экспертная оценка потенциала применения технологий искусственного интеллекта в цифровых решениях для управления качеством Tab. 3. Expert assessment of the potential for using artificial intelligence technologies in digital solutions for quality management

я СТ о о

Я и о

СТ ^

д Я

§ °

>я

СТ

t§

>я

о о

я ^

о 2 я н 2 «

СТ СТ е

S ° 5 о £ ^ х и я о

^я я S

3 3 £ Sara « 3 р я °

3 Ре я н я

СТ &

2 S

св О

О 5 о g « g Я

Й Я Я ass 3 я s И о св

«ид

Ч О

а я Q & & О я я д

2 >я W

Ч ^Я О

2 Р «

§ к

о со

Ю со

о S

Й Q 3 g

■& а

я ст _

3 я

И я и д и и Sas «SB-X св О 2 3 о

св Я &

ЛЯД в й 2 со я о св я

Я св

« ^ со 2 О ^Я

я н о о СТ ст В = СТ О

Рн S

я я & р

^}Я о Я ГН

о СТ.

о О

Я Я в: 3 я о

„ О' я ^ Я и

я X

s S ° з 5

я о ч

gio

Ч « § § * *

В В я В й В ^я В й

2 я В

8 S «

СО нн ст СТ £ О

« С/ s ^ Я и

я о Ч

я 3 § § * * В Й ст Б В я В Й ст ® В

2 я В

СТ О ы

3 Р ч

СО нн ст

^ СТ

8 а g S 3 § S В-СТ о PeS

ст

СТ £ ст Б

& ст ст о ст

ю я О &

Я S я Н о о ст ст

СТ О

я я В ^w

ст ^

и О ч я ч 3 я 2

U Р

« СУ ^я ^ Я и

я * р S °

я о й я

Й § О я я § § Й ч

Б В я В Й ст

® В

2 я В

СТ О ы

3 я ч

СО нн

СТ СТ

СТ

« СУ

^я б

Я и я *

я о ч ^q S я § о я Я § § Й Ч В Й Ст Б В я В Й ст ^я В

2 я В

3 я ^в

СО нн ст СТ о

g 5

Мн нн я я я

Ри о о ^

^я2

ч О 2 и

5 о

Я о X о ст ст О ст Ю X ст

° 5 s 5 о га ст

о га Я о

и о

СТ и

га з 5 2- со

S Я л ч

и ч

я я И СТ

О о.

я я s ст * 2 я

п СТ

б 8 о

СТ я

5 Я с а

2 ° Ч

& о ч « о s „ в И S а о я

Я ч Ре И И я 2 Ч Ч О 2 ^ясо СТ Я * 1 § g S ё о о О я °

Бост й s 1 5 р Й * й р-

Й 2 ст Рн СТ щ 3 Н & ст 3 в я §

11 о

ю ^

§ я я .

ст

ст ^ о ст

Ю со ст я & ст ю ст о я .. ст

О X

< Ч

о « 3 2

§ ч & о С в

я S я я

ст

о о

ст ст

Я о я ст я я

£ я

Рн Е р

^я S

’3 S

рн В

2 р я ^

& о

з 5

2 ОО О ч & ч

S Я ч я и ч

я я

О о.

я я

СТ R!

ст

б 8 о

СТ я

О О 3 я я я

5 СТ 5 а с а

СТ

Я §

s S

н о

ст

S м „

5 s о я s

« ° я «

ст s В о ст ст ст ^ СТ « я ^к° а

й а s

S Я qj в g -& s о а Я § Ч

3 Я s Й

О Я СТ Ст 04 СТ U н .

Ю о ст ^

Ю со О д

S св о х ^m S О О 3 П

S о S я Я Я В ст

НН Hf

& Я О

ст о ст ст X о

Я о я ст

Я ^с

Яс Й я 5

0g В

Ст н

s Я ст &

о СТ Я

ст

п Я

СТ со

и к

Я СТ о Ст U

СТ о

СТ А

я"

О' ч

Ст

ст ^я й

J 1 ^s

^ з S § Z к _

^ я р а я Р О g 3 е н s й 5 § р. о ^ ° ^ S 8 g g а ч «

0 н а

Б ст я Б & ст х

Я X СТ о CD О и Е

S о д s Рн Д

Рч .д В В g Й я ё р 2 8 •

Д Р ч й. О с ^и £

О СТ

СТ СТ

S м Я 3 р 5 g § ^

Р Я ч Ё * §

СТ X В ст о Рн Д О ftps 8 « s g S я

Я Я Р Й Я о ю s со о « ч « о £СТ Й 8 Е ■& S Р н я 3 ч a s ^яS я

а * ч

Я Р я и я Ре 2 S ^я 3, ° S й ся" Ре я 5 3 3 X д ст я ст ст Рн 3

^с 5 Я

S s gas

p H S о« ^я< ° к о ” я

X о н

СТ

ч S s

2 Я

§ g « & к о

ни ^Н О

СТ

§ 5

В ст &

п я

я ст

ю >я В Я р, я

ст ст Ст & ст ю к 8 К ^я

СТ

Рн я о Я я я о о

К ^я

3 S Й S со л св Я

Ре Я

ст °

Й я К ст 04 °

СТ

^й я

§ g

СТ О

К ст

СТ

Ю X

ст ст

ст о

СТ о

§ s

к «

ст 04

я ст

Ре Й

3 я

ст ст ст ст о СТ о § s К «

Й >я ^ Я Я Seg Э

Ч н 3

& й Sc ⁴ 2

Д Н -& К ° 3 я

СТ

8 1 §21

К о ■&

S ч я

^ я

ст

ю ст

ч ст

Я о & я к я х 5

В 9-i

К С

К О

Й р л р 8S и О

Я & & X

О а

р я а а

° *

сД К

& -

Ри &

з 2

§§

ч 3 ^u о

ч s

& X

& A

я о

X о

s s

Я И0

co О Я A

5 ° й д

Я А

О О

A а А К

& р

А ^

а¹ я

й о

о А ю о

а о & я

Я НН Я Q Я А о о а а а к

^я

я я & и ^я Я

X Q л ^

Я Нч д ° а¹ я

2 ^ й о

о А Ю о

« О

^я ^ Я и

я о fa

а со о

Ч А § а Й «

Ри А А

Б ^Я Я

РАЯ ^д 5 а

2 я 2 А О ы

Я р сД

СО нн

^ а

« О ^я ^

я о fa

а со о

a a g а Й «

Ри А А Я Я В сд а а Я в а О § СД А О ы

Я р сД

СО нн сД А

о а

я о

Й &

«2

се

« fa

ч о

нн

ЯД й

*о я

£ я

Я о

Й 2 3 о

св

Ч tfa

X 9 з да

ч О нн а а

СД о Ри Д о сд Я X

s Я

° а

Й о § 2 & S ^ н Р Я S § « fa & ’S РОА ^ -& ч 2 2

Й ^я 9 ^d * и fa § ^Sй 9 5 й й

о н ч ^ g 2 к ° 5 S а » а * й <С g Я Он» и $ о Е и я S ч s ^и св й ° § § g а s н Ч & g ч и н ^ О ° S я я 2 о д о я £ _mсД О & °

ад

8 к

СД Я ^я §

g.^яА А

>^я “

о А О о § s' ⁵ § 2 § в £

к P я 2

2 о

3 2

S Д

о кГ

9 о

О о о о

И я д И й

я S 2 ^я 2

и g о и Е

3 Я Е и

„ о О св

я о а 2

р х о я р

5 К 2 н

“ и S я

о Я д Ч о

И н • г & о И

я g ч я и д

Й Я S «

Д & Н Д & Я

о 2 д я я

а А а х

ч Е 9 ч s

§ а

5 Й g “ S ю

я се ч 2 3 о

. . m Я Д И

ч к 3 ^{я G}

я 5 Е х

о Я я я

я ч н д _я

р к 2 а сд

3 й й а

я ч а ^я g

& * ^я Й Й

5 й Й В

5 Я а д н

& 2 ~ 2 2

я я

» н g 3

^ &

Я « Ч Ч g g . Я S a ft

О а ^яЙ В и я И А А ГО О Р X

Я Я Q Р 8 ” й ^я

ч & -& h • • О о А СУ я « х < ° я ^m

2 ° ^{я я}g К Й 2 я

Я g S се д И &

О Ю Ю Ю

О 2 ° & ° ^я 3 ^я X X д о 3 о

^я Я а 2 я о Й ° ^w х s Ч £ 2 и S я 5 а яро СД А _й& О О

>я

о А

сД Я

£ О А

А О О

сд а х о

я а я я

A s

^я

& я

7 о Й £ А О

ЁД

сД X

о О

О А Ри о я я о а я

О А Я д Ри сд В Я

н ч

О я ^я

Й н ^я £ о О Я о * S я ^1Я § Й 2 а а

Я S н а о ° § ^яя 2 ^ян Я а се я и н н о ° н 5. б §1 «8^яо я s

1 S ^я я Й ^я й & о Я о ч

^я 9 Й К & ^G

а о

О я А ю я g

2 « °

д О Я й Я о a S g « 2 я a S ^яS Й Я р 9 В а а

Ри О к Ю Ри я я я я ^М S р ш

я а £ 2 ^и ° 1 ^я « я" ё g 3 ^и ч Ри О

Я Ри

а д

Я к □ сд а а Р ш А х S 2

ч ° 2 2 9 и « Я д Q V я о о а a S § X 9 «

Й о а ° я ч S * ч Ри А Я

о о Я • •sap О' 1 ⁴ § й Й 9 ч ^ 9 ^ & я н ¹¹ 8*

Р А О

S ° * ^{я я} я В

Д О &

Я м © ° о § ^

В 5 $ S ^я § В я §

3 ^я ч

Ри ^

р а

О ⁴

Й s

Я о

Я Я

Св >1

X ° S

з 2 5

й о 2

° а В

ада 3 « s Я о

ч Й 8

w ч 2

Чой ° § ч

^я S Ч

Ч р

X а ю

О я °

a S w

о а а

3 g 3

5 5

Я А р

Р СД Я Я со а 2 я я я а о я S ^я & а ^{я я} 2 я g ч

& Я

Р >Я Я

Я ® я

Р а сД ^ о s

В й &

К н *

К ^я

A a

ю 3

Ри Я a s ⁴ g

S св

■fa ^

се

§ 2

Ю X

« я

К ч

я я

Й 2 2 2 ^ясД В ^ а о Р я к Д К ч

3 о я

А нн а о £ а а £

° 5

К о uS

СД

В х а а Я Я a S § В К g

Т)

я А X

нн

^ § § 3 К °

нн п ио

& я р а Й ч 2 ч а Й а а а а

S 8 го

МО

Источник: составлено автором по данным Классификатора технологий искусственного интеллекта. Source: compiled by the author based on Classifier of artificial intelligence technologies.

Заключение

Современная конкурентная экономика вынуждает производителей уделять внимание качеству выпускаемой продукции для сохранения и увеличения своей доли на рынке. Использование возможностей ИИ в управлении качеством позволяет предприятиям выявлять и устранять проблемы с каче ством до того, как они перерастут в нечто большее, гарантируя, что продукты и услуги соответствуют ожиданиям клиентов. Эти обстоятельства предопределяют спрос на интеллектуально емкие технологические решения для управления качеством на предприятиях в целом и на пищевых производствах в частности.

В рамках данного исследования был проанализирован отечественный технологический ландшафт в части CAQ-систем и технологий. В результате сделаны следующие выводы:

1. В России сложилась устойчивая практика внедрения данных технологий в области CAQ, при этом по статистике доминируют программные продукты и решения отечественного производства. При этом наиболее распространены решения и технологии, относимые к области стандартизации производственных процессов в соответствии с требованиями
2. Особенностями российских решений является модульный подход, при котором CAQ-система есть часть комплексного решения, интегрированного с системами информационной экосистемы производства. При этом только 20 % зарегистрированных программных продуктов относятся к сфере ИИ.
3. Технологии ИИ имеют потенциал для использования в CAQ-решениях, при этом специфика пищевой отрасли не вносит существенных ограничений на их применение с точки зрения предмета.

для сертификации предприятий (в том числе по стандартам сферы СМК) и компьютерного контроля качества. Наименее распространенными являются технологии статистического контроля процессов (SPC). Это справедливо как по отношению ко всем предприятиям в целом, так и к пищевой промышленно сти в частности.

Дальнейшие направления исследований могут включать более детальное рассмотрение конкретных групп технологий в области ИИ и их интеграции с CAQ-системами с учетом существующих требований и ограничений пищевых производств, в частности пищевых производств непрерывного цикла.

Статья научная