Статья посвящена комплексному анализу стратегий, технологий и организационных моделей ремонта и технического обслуживания (ТОиР) термического оборудования в контексте непрерывного производственного цикла, характерного для металлургии, химической и энергетической отраслей. Рассмотрены особенности непрерывного производства (прямоточность, взаимоувязанность системы, мощные потоки вещества и энергии, высокая стоимость простоев, территориальная локализация), налагающие специфические требования на систему ТОиР. Проведён сравнительный анализ классических организационных подходов — планово-предупредительного ремонта, ремонта по фактическому состоянию и ремонта по отказу — и обоснована необходимость гибкой, адаптивной гибридной модели для условий непрерывного процесса. Детально описаны современные методы диагностики, применяемые для предиктивного обслуживания, и особенности ремонта критических узлов термического оборудования с учётом жёстких временных лимитов плановых остановов. Особое внимание уделено интеграции цифровых технологий (цифровые двойники, IIoT, AI) как инструменту синхронизации материальных и ремонтных потоков, минимизации времени простоя и максимизации эффективности использования окна останова. Сделан вывод, что оптимальная система ТОиР для непрерывного производства должна быть динамичной, основанной на данных и комбинирующей принципы предиктивного обслуживания с жёстким планированием, чтобы обеспечить бесперебойность технологического процесса и экономическую эффективность.

Статья посвящена комплексному анализу современных подходов к повышению эффективности и качества обработки деталей на станках фрезерной группы с числовым программным управлением (ЧПУ). Рассмотрены ключевые факторы, влияющие на точность и производительность: стратегии выбора режимов резания, особенности обработки труднообрабатываемых материалов (на примере коррозионностойких сталей), оптимизация управляющих программ (УП) с применением современных CAD/CAM систем, а также вопросы виброустойчивости и динамической жёсткости технологической системы. Проведён сравнительный анализ различных типов фрезерных станков с ЧПУ, их компоновки и функциональных возможностей. Особое внимание уделено практическим аспектам подготовки производства, включая 3D-моделирование, выбор траектории инструмента и адаптацию режимов резания к возможностям среднегабаритного оборудования. Максимальный эффект достигается за счёт интеграции прецизионного оборудования, совершенных инструментальных решений, интеллектуального программирования и системного анализа всего процесса обработки.

Особое значение в статье уделено теоретическим основам — базированию и размерным цепям. Теория базирования раскрывает принципы устойчивой фиксации деталей, гарантируя стабильность положения и исключая возможные смещения в процессе обработки, что критично для достижения заданной точности. Теория размерных цепей позволяет системно подходить к распределению допусков, минимизируя накопление ошибок и обеспечивая соответствие конструктивных параметров проектным требованиям. Ознакомление с применением этих теоретических положений в проектировании технологических процессов демонстрирует, как можно интегрировать научные знания в практическое производство, улучшая качество выпускаемых приборов. В работе выделены современные тенденции развития приборостроительной технологии, среди которых цифровизации производственных процессов, внедрение аддитивных технологий и автоматизация контроля качества. Анализируются ключевые проблемы, связанные с материалами, приспособлениями и повышением производительности, а также перспективы их решения. Практическая значимость работы выражается в возможности использования полученных теоретических и технологических сведений для разработки и оптимизации производственных процессов в приборостроительных предприятиях. Это способствует снижению брака, увеличению производительности и улучшению эксплуатационных характеристик изделий.

Работа посвящена комплексному исследованию применения технологий искусственного интеллекта для решения прикладных задач в современном машиностроении, с акцентом на разработку прототипа системы автоматического визуального контроля. На основе анализа современной научной и отраслевой литературы был проведен аналитический обзор ключевых направлений внедрения ИИ в машиностроении. Установлено, что ИИ эволюционировал от инструмента автоматизации к ключевому компоненту интеллектуальных производственных систем, способному решать когнитивные задачи и обеспечивать переход к предиктивным и адаптивным моделям управления. Была разработана и представлена системная классификация задач машиностроения, решаемых с помощью ИИ, структурированная по этапам жизненного цикла изделия (PLM). Это позволило наглядно продемонстрировать широту воздействия технологии — от генеративного проектирования и прогнозного обслуживания до оптимизации логистики и сервисной аналитики. Проведен детальный анализ существующих коммерческих решений и успешных кейсов внедрения. Выявлено, что наиболее зрелыми и экономически эффективными являются системы прогнозного технического обслуживания (PdM) и автоматического визуального контроля (AVI) на основе компьютерного зрения. Сравнение платформ ведущих вендоров (Siemens, Autodesk, Dassault Systèmes) показало тенденцию к глубокой интеграции ИИ в единые PLM-экосистемы, создавая цифровые непрерывные потоки данных.

Современное машиностроение предъявляет высокие требования к эффективности, надежности и ресурсу металлообрабатывающего оборудования. Статья посвящена комплексному анализу возможностей токарных станков, включая их классификацию, конструктивные элементы, технологические параметры обработки и факторы, влияющие на точность и производительность. Рассматриваются механизмы износа ключевых узлов, системы управления ЧПУ, методы диагностики и предиктивного обслуживания, а также экономические аспекты эксплуатации. Особое внимание уделяется современным направлениям повышения ресурса оборудования на основе цифровых технологий Industry 4.0, инновационных материалов и оптимизации режимов работы. На основе анализа представлены перспективные подходы к продлению срока службы станков и снижению эксплуатационных затрат.

В статье проведен системный анализ современных материалов, используемых в приборостроении. Рассмотрены традиционные конструкционные материалы (стали, алюминиевые и титановые сплавы), полимеры и композиты, а также специальные функциональные материалы: пьезоэлектрики, магнитострикционные, термоэлектрические и материалы с эффектом памяти формы. Дана оценка их ключевых свойств — механических, технологических, эксплуатационных. Особое внимание уделено инновационным материалам (углеродные нанокомпозиты, металлические пеноматериалы, самовосстанавливающиеся полимеры) и тенденциям в материаловедении приборостроения: мультифункциональности, адаптивности, интеллектуализации и экологичности. В заключении обосновано, что прогресс в приборостроении напрямую определяется развитием материаловедения, а будущее отрасли связано с созданием гибридных и «умных» материалов, обеспечивающих качественный скачок в характеристиках приборов.

Данная статья посвящена анализу причин возникновения износа деталей в процессе эксплуатации, а также систематизации современных методов их восстановления. Рассматриваются как традиционные, так и инновационные технологии, позволяющие вернуть изделию работоспособность, а в ряде случаев — даже повысить его эксплуатационные характеристики по сравнению с оригиналом. Особое внимание уделено критериям выбора оптимального метода восстановления с учётом конструктивных, технологических и экономических факторов.

Санкции и разрыв международных технологических цепочек стали для российской промышленности жестким стресс-тестом. Однако в ряде отраслей — прежде всего связанных с критической инфраструктурой, экспортом и длительным инвестиционным циклом — отечественные технологии не только выдержали давление, но и усилили мировые позиции и потенциал развития. О том, какие отечественные отрасли и решения остаются флагманскими сегодня, и как ситуация сыграет нам на руку в недалеком будущем, размышляет автор статьи.