Email this article Prospects of Standardisation for Development of Artificial Intelligence Technologies Application in Machine Tool Industry
- Authors: Garbuk S.V.1, Pozdneev B.M.2, Ivanov A.V.3, Babenko E.V.2
-
Affiliations:
- НИУ «Высшая школа экономики»
- Ассоциация «Цифровые инновации в машиностроении»
- ФГБУ «Институт стандартизации»
- Issue: No 1 (2024)
- Pages: 34-42
- Section: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
- URL: https://journals.eco-vector.com/2499-9407/article/view/628923
- DOI: https://doi.org/10.22184/2499-9407.2024.34.1.34.42
- ID: 628923
Cite item
Open Access
Access granted
Abstract
Prospects of standardisation and application of artificial intelligence (AI) technologies in order to ensure technological independence and increase competitiveness of domestic machine-tool industry are presented. The paper focuses on the specifics of application of AI technologies for innovative development of machine-tool industry, substantiates the necessity of development of national standards that takeinto account the needs of key machine-tool industries in high-tech equipment for development of automated and digital production. The variants of using artificial intelligence technologies in the machine-tool industry are presented.
Full Text
About the authors
S. V. Garbuk
НИУ «Высшая школа экономики»
Author for correspondence.
Email: journal@electronics.ru
кандидат технических наук, председатель ТК 164 «Искусственный интеллект», директор по научным проектам НИУ «Высшая школа экономики»
Russian FederationB. M. Pozdneev
Ассоциация «Цифровые инновации в машиностроении»
Email: journal@electronics.ru
доктор технических наук, председатель Правления Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении», профессор
Russian FederationA. V. Ivanov
ФГБУ «Институт стандартизации»
Email: journal@electronics.ru
заместитель генерального директора ФГБУ «Институт стандартизации»
Russian FederationE. V. Babenko
Ассоциация «Цифровые инновации в машиностроении»
Email: journal@electronics.ru
исполнительный директор Ассоциации «Цифровые инновации в машиностроении»
Russian FederationReferences
- Самодуров Г. В., Лахтюков Д. В. Станкоинструментальная отрасль России в 2022 году: цифры и факты // СТАНКОИНСТРУМЕНТ. 2023. № 2 (031). С. 40–46.
- Шалаев А. П. Цифровому производству нужны умные стандарты // Connect. Мир информационных технологий. 2021. № 1–2. М.: ООО «ИД КОННЕКТ», 2021. С. 4–10.
- Кузнецов А. П. Классификация технологий, оборудования и металлорежущих станков. Эволюция и развитие // СТАНКОИНСТРУМЕНТ. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
- Позднеев Б. М., Никитин Д. В., Бабенко Е. В. Перспективы развития и интеграции станкостроения в экосистему цифровой промышленности // СТАНКОИНСТРУМЕНТ. 2023. № 2 (031). С. 50–72.
- Позднеев Б. М. Цифровые инновации – основа формирования нового облика отечественного машиностроения // Стандарты и качество. Международный журнал для специалистов по стандартизации и управлению качеством. 2021. № 3 (1005). С. 50–52.
- Гарбук С. В., Губинский А. М. Искусственный интеллект в ведущих странах мира: стратегия развития и военное применение. М.: Знание, 2020. 590 с.
- Доэрти П., Уилсон Д. Человек + Машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. 304 с.
- Мошелла Д. Путеводитель по цифровому будущему: Отрасли, организации и профессии. М.: Альпина Паблишер, 2020. 215 с.
- Гарбук С. В. Интеллектуальные технологии вместо человека: оценка соответствия. Открытые системы. 2018. № 2. C. 18–20.
- Гарбук С. В. Применение интеллектуальных систем контроля ручных операций при изготовлении и эксплуатации высокотехнологичной продукции // СТАНКОИНСТРУМЕНТ. 2018. № 4 (013). С. 82–84.
- Гарбук С. В., Шалаев А. П. Перспективная структура национальных стандартов в области искусственного интеллекта // Стандарты и качество. 2021. № 10 (1012). C. 26–33.
- Гарбук С. В. Цифровое производство в контексте Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Сборник докладов VI Международного форума «Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса». M.: Connect (2017): 48–49.
- International Electrotechnical Commission (IEC). White paper. Artificial intelligence across industries (https://www.iec.ch/basecamp/artificial-intelligence-across-industries) – C. 79–82.
Supplementary files
