High-tech Enterprises Economy High-tech Enterprises Economy Экономика высокотехнологичных производств 2542-0593 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 123744 10.18334/evp.6.3.123744 VPUHKU Articles Статьи Research Article Product lifecycle management in a scientific and production organization: feedback from operation to design Управление жизненным циклом изделий в научно-производственной организации: обратная связь от эксплуатации к проектированию Malafeev Sergey Ivanovich Малафеев Сергей Иванович

Главный научный сотрудник, доктор технических наук, профессор

 simalafeev@gmail.com Malafeeva Alevtina Anatolevna Малафеева Алевтина Анатольевна

Профессор, доктор технических наук, доцент

 amalafeeva@rambler.ru Martynov Konstantin Aleksandrovich Мартынов Константин Александрович

Аспирант

 Kostya270599@yandex.ru United Energy LLC ООО Компания «Объединённая Энергия» Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых Vladimir Branch of RANEPA Российская Академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Владимирский филиал Moscow Innovative University ОЧУВО «Московский инновационный университет» ООО Компания «Объединённая Энергия» 30 09 2025 6 3 VOL 6, NO3 (2025) ТОМ 6, №3 (2025) 219 236 09 07 2025 Copyright ©; 2025, Malafeev S.I., Malafeeva A.A., Martynov K.A. Copyright ©; 2025, Малафеев С.И., Малафеева А.А., Мартынов К.А. 2025 Malafeev S.I., Malafeeva A.A., Martynov K.A. Малафеев С.И., Малафеева А.А., Мартынов К.А. https://1economic.ru/lib/123744

Continuous development of mining equipment and technologies occurs due to the renewal and improvement of machines, equipment, hardware and software. At the same time, the solution of urgent problems entails new challenges for practical science. The practical needs of mining companies are the main source of problems for research and production companies. To successfully and quickly solve new problems, relevant data can be obtained on the basis of research in operating conditions. At the same time, amid digitalization, the necessary data for design can be received from the object automatically and processed using artificial intelligence. Scientific research at the operation stage provides for the receipt of new data and their effective use for the knowledge base and improvement of design methods. The database of relevant data includes materials obtained from operation and calculation and design methods developed on the basis of scientific research. Design and technological preparation of production is carried out taking into account the actual operating conditions of products. The equipment must provide the specified indicators: high reliability, maintainability, safety, level of technical readiness, and cost of ownership. Thus, the operation stage is not only a continuation of the development of a science-intensive product, but also a source of information for solving scientific, design and economic problems.

Постоянное развитие техники и технологий горных работ происходит за счет обновления и совершенствования машин, оборудования, аппаратных и программных средств. При этом решение актуальных задач влечет за собой новые проблемы для науки практики. Практические потребности горных предприятий являются основным источником задач для научно-производственных предприятий. Для успешного и быстрого решения новых задач актуальные данные могут быть получены на основе исследований в условиях эксплуатации. При этом в условиях цифровизации необходимые данные для проектирования могут поступать от объекта автоматически и обрабатываться с помощью искусственного интеллекта. Научные исследования на этапе эксплуатации обеспечивают получение новых данных и их эффективное использование для базы знаний, и совершенствования методик проектирования. База актуальных данных включает материалы, полученные из эксплуатации, и разработанные на основе научных исследований методики расчетов и проектирования. Конструкторская и технологическая подготовка производства осуществляется с учетом реальных условий эксплуатации изделий. Оборудование должно обеспечивать заданные показатели: высокую надежность, ремонтопригодность, безопасность, уровень технической готовности, стоимость владения. Таким образом, этап эксплуатации является не только продолжением разработки наукоёмкого изделия, но и источником информации для решения научных, проектно-конструкторских и экономических задач

 management life cycle research design production operation automation управление жизненный цикл исследование проектирование производство эксплуатация автоматизация 1. Абрашкин М.С. Организация и развития предприятий наукоёмкого машиностроения. / монография. - М.: Издательство «Научный консультант», 2019. – 208 c. 2. Бормотов А.С., Шарипова Е.К., Чудинов К.А. Автоматизация управления жизненным циклом проекта для ТЭК на машиностроительных предприятиях // Сфера. Нефть и газ. – 2023. – № 2. – c. 22-28. 3. Войт А.В. Особенности управления наукоемкой продукцией по стадиям жизненного цикла // Евразийский союз ученых. – 2015. – № 7. – c. 37 – 40. 4. Воробьев А.А., Данеев А.В. Организация деятельности предприятия по управлению жизненным циклом сложных наукоемких изделий // Baikal Research Journal. – 2017. – № 4. – c. 1 - 8. – doi: 10.17150/2411-6262.2017.8(4).11. 5. Елизаров П.М., Судов Е.В., Карташев А.В. Управление жизненным циклом наукоемкой продукции // Качество и жизнь. – 2015. – № 1. – c. 40 – 43. 6. Жиронкин С.А., Коновалова М.Е. Перспективы перехода к майнингу 5.0 – геотехнологии второй половины XXI в // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2024. – № 3. – c. 45 – 56. 7. Иванов С.Л. Изменение наработки современных отечественных экскаваторов ЭКГ от условий их функционирования // Записки Горного института. – 2016. – c. 692 – 700. – doi: 10.18454/PMI.2016.5.692. 8. Клочков В.В. Управление инновационным развитием наукоемкой промышленности: модели и решения. - М.: ИПУ РАН, 2010. – 168 c. 9. Кондусова В.Б., Кондоусов Д.В. Информационная поддержка жизненного цикла изделия: проектирование ndash; производство ndash; эксплуатация. - Оренбург: ОГУ, 2025. – 55 c. 10. Красникова А.С., Подольский А.Г., Куплинова Т.А. Взаимозависимость жизненных циклов субъектов рыночных отношений и жизненного цикла продукта // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 5. – c. 1469–1492. – doi: 10.18334/epp.13.5.117620. 11. Малафеев С.И., Малафеева А.А. Эргатическая мехатронная система карьерного экскаватора: новые технические решения и человеческий фактор // Автоматизация в промышленности. – 2020. – № 1. – c. 27 – 31. 12. Малафеев С.И., Малафеев С.С. Информационные и управляющие компоненты электрических карьерных экскаваторов // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2021. – № 4. – c. 33–45. – doi: 10.25018/0236_1493_2021_4_0_33. 13. Малафеев С.И., Коняшин В.И. Организация мониторинга карьерных экскаваторов // Наукоемкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов. – 2017. – № 3. – c. 201 – 206. 14. Малафеев С.И., Тихонов Ю.В., Сагиров С.Н. Автоматизация исследований объектов в промышленности с использованием средств удаленного мониторинга // Автоматизация в промышленности. – 2015. – № 10. – c. 28-31. 15. Русакова А.С., Старожук Е.А., Красникова А.С. Анализ систем управления полным жизненным циклом высокотехнологичной продукции в России и зарубежных странах // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 2. – c. 767-784. – doi: 10.18334/vinec.11.2.112261. 16. Семенов А.И. Полный жизненный цикл как основа построения системы управления продукцией высокотехнологичных производств // Журнал исследований по управлению. – 2023. – № 2,. – c. 36 – 49. 17. Трошин А.С., Столярова З.В., Лесовик Р.В. Жизненный цикл наукоемкой продукции в сфере промышленного и гражданского строительства // Вестник евразийской науки. – 2023. – № 3. – c. 1 – 11. – url: https://esj.today/PDF/70SAVN323.pdf. 18. Шабалтина Л.В. Исследование процессов управления жизненным циклом продукции // Креативная экономика. – 2024. – № 10. – c. 2801– 2824. – doi: 10.18334/ce.18.10.121776. 19. Шпрехер Д.М., Бабокин Г.И. Система технического диагностирования электромеханических комплексов // Контроль. Диагностика. – 2016. – № 3. – c. 52 – 56. 20. Adamopoulou E., Moussiades L. Chatbots: History, technology, and applications // Machine Learning with Applications. – 2020. – № 2. – p. 1-18. – doi: 10.1016/j.mlwa.2020.100006. 21. Fu Y., Zhu G., Zhu M., Xuan F. Digital Twin for Integration of Design – Manufactoring – Maintenance: An Overview // Chinese Journal of Mechanical Engineering. – 2022. – № 80. – p. 1-20. – doi: 10.1186/s10033-022-00760-x. 22. Lv Z., Xie S. Artificial intelligence in the digital twins: State of the art, challenges, and future research topics // Digital Twin. – 2021. – № 1. – p. 12. 23. Raza M.A., Frimpong S. Cable Shovel Stress Fatigue Failure Modeling –Causes and Solution Strategies Review // Powder Metallurgy Mining. – 2013. – № 003. – p. 1-9. – doi: 10.4172/2168-9806.S1-003. 24. Shamim M.I. Artificial Intelligence in Project Management: Enhancing Efficiency and Decision-Making // International Journal of Management Information Systems and Data Science. – 2024. – № 1. – p. 1-6.