Повышение эффективности процессов в дилерско-сервисных центрах с помощью технологии digital twin

Автор: Шубенкова Ксения Андреевна, Николаев Тимур Алексеевич, Шепелев Владимир Дмитриевич, Тюрин Никита Андреевич

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент @vestnik-susu-em

Рубрика: Логистика и управление транспортными системами

Статья в выпуске: 3 т.12, 2018 года.

Бесплатный доступ

Высокая конкуренция требует от автопроизводителей модификации моделей ведения бизнеса и цифровизации не только производственных, но также и сервисных процессов. Использование современных цифровых и аппаратных средств позволяет отслеживать техническое состояние деталей и систем автомобиля и собирать, хранить и анализировать статистику отказов автомобиля, данные об условиях эксплуатации, пройденном пробеге, а также выполненных работах по техническому обслуживанию и ремонту. Все это позволит заблаговременно планировать загрузку станций технического обслуживания, прогнозировать потребность в запасных частях, а также уведомлять владельца транспортного средства о необходимости посещения дилерского сервисного центра (ДСЦ). Для этого мы предлагаем Интеллектуальную Систему Прогнозирования Отказов и Планирования Заездов Автомобилей в Дилерско-Сервисные Центры, основанную на технологии Digital Twin («цифровой двойник»).

Еще

Цифровизация, цифровой близнец, цифровой двойник, прогнозирование отказов, моделирование

Короткий адрес: https://sciup.org/147232358

IDR: 147232358   |   DOI: 10.14529/em180321

Список литературы Повышение эффективности процессов в дилерско-сервисных центрах с помощью технологии digital twin

  • Schroeder G.N., Steinmetz C., Pereira C.E. and Espindola. Digital Twin Data Modeling with Automation ML and a Communication Methodology for Data Exchange // IFAC-PapersOnLine, 2016, vol. 49, no. 30, pp. 12-17. DOI: 10.1016/j.ifacol.2016.11.115
  • Autiosalo J. Platform for Industrial Internet and Digital Twin Focused Education, Research, and Innovation: Ilmatar the Overhead Crane // IEEE World Forum on Internet of Things, vol. Jan. 2018, pp. 241-244. DOI: 10.1109/WF-IoT.2018.8355217
  • Liu Z., Meyendorf N., Mrad N. The role of data fusion in predictive maintenance using Digital Twin // AIP Conference Proceedings, 2018, vol. 1949, pp. 020023-1-020023-6. DOI: 10.1063/1.5031520
  • Glaessagen E. and Stargel D. The Digital Twin paradigm for future NASA and US air force vehicles // Proceedings of the 53rd Structures Dynamics and Materials Conference, Special Session on the Digital Twin, 2012.
  • Liau Y., Lee H., Ryu K. Digital Twin concept for smart injection molding // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2018, vol. 324, 012077.
  • Xiang F., Zhi Z., Jiang G. Digital Twins technolgy and its data fusion in iron and steel product life cycle // 15th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, 2018, pp. 1-5.
  • DOI: 10.1109/ICNSC.2018.8361293
  • Zheng Y., Yang S., Cheng H. An application framework of Digital Twin and its case study // J. of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2018, pp. 1-13.
  • DOI: 10.1007/s12652-018-0911-3
  • Zipper H., Auris F., Strahilov A., Paul M. Keeping the Digital Twin up-to-date - Process Monitoring to Identify Changes in a Plant // Proc. of the IEEE International Conference on Industrial Technology, vol. Feb. 2018, pp. 1592-1597.
  • DOI: 10.1109/ICIT.2018.8352419
  • Mohammadi N., Taylor J.E. Smart City Digital Twins // Proc. of IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, vol. Jan-Feb. 2018, pp. 1-5.
  • DOI: 10.1109/SSCI.2017.8285439
  • Tsybunov E., Shubenkova K., Buyvol P., Mukhametdinov E. Interactive (Intelligent) Integrated System for the Road Vehicles' Diagnostics // Intelligent Transport Systems - From Research and Development to the Market Uptake, 2018, vol. 222, pp. 195-204.
  • DOI: 10.1007/978-3-319-93710-6_21
  • RSPP International Forum addressed globalization and digitalization issues. Available at: http://eng.rspp.ru/news/view/13725
  • Официальный сайт группы компаний ПАО «КамАЗ». Available at: https://kamaz.ru/
  • KAMAZ Case Study. Available at: https://www.plm.automation.siemens.com/pub/case-studies/40379?resourceId=40379
  • Makarova I., Mavrin V., Shubenkova K. System Approach to the Mass Production Improvement // International Conference Mechatronics, 2018, vol. 644, pp. 95-102.
  • DOI: 10.1007/978-3-319-65960-2_13
  • Khabibullin R., Makarova I., Pashkevich A., Mavrin V., Shubenkova K. Application of simulation modeling to improve management of technological processes during production of automotive components // Proc. of the 17th International Conference on Mechatronics, 2016, 7827791.
  • Makarova I., Khabibullin R., Mukhametdinov E., Pashkevich A., Shubenkova K. Efficiency management of robotic production processes at automotive industry // Proc. of the 17th International Conference on Mechatronics, 2016, 7827790.
  • Цифровизация «КАМАЗа»: заходим со всех сторон. Available at: https://www.ridus.ru/news/274162
  • КАМАЗ: производству нужен «двойник». Цифровой. Available at: http://www.up-pro.ru/library/opinion/kamaz-dvojnik.html
Еще
Статья научная