| Название НИОКТР |
Создание киберфизической системы умного распределенного склада («Умный распределенный склад») (УГТ 7)
|
| Аннотация |
Работа выполняется в целях реализации Программы развития Самарского университета на 2025-2036 годы в рамках Программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030» и в рамках реализации стратегического технологического проекта "Киберфизические производственные системы".
Переход на серийное производство и рост производительности труда в аэрокосмической отрасли создаёт потребность и новые требования к эффективности процессов производственной логистики (поставка и приемка компонентов и комплектующих, размещение и хранение, комплектация и выдача на производственные участки). Повышение скорости и эффективности процессов производственной логистики диктует необходимость внедрения интеллектуальных систем управления. Традиционные складские системы сталкиваются с проблемами низкой автоматизации, ошибками учета и недостаточной адаптивностью, а также подвержены влиянию человеческого фактора. Кроме этого, «короткие» такты технологических операций заставляют пересматривать процессы комплектования и транспортировки комплектующих и компонентов на производственные участки.
Решение актуальной задачи по повышению эффективности логистических и складских процессов возможно только за счет создания киберфизической производственной системы (КФС), объединяющие IoT, AI и робототехнику, позволяют создать полностью автономные склады с минимальным человеческим вмешательством.
«Умный распределенный склад» — это автоматизированная логистическая система, использующая технологии Интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (ИИ), робототехники и анализа данных для автономного управления процессами производственной логистики с минимальным вмешательством человека, встроенные в производственные процессы.
Ключевые характеристики:
Автоматизация – роботы (AGV, AMR), конвейеры, дроны для перемещения грузов.
Цифровой двойник – виртуальная модель склада для симуляции и оптимизации.
IoT-сенсоры – мониторинг местоположения грузов, температуры, влажности и др.
AI-аналитика – прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов, управление запасами.
Самообучаемость – адаптация к изменениям нагрузки и внешним условиям.
Проблема:
На сегодняшний день, концепция умных складов активно развивается, большинство коммерческих решений сосредоточены на частичной автоматизации или цифровизации (роботы-перевозчики WMS системы или RFID-учёт).
Цель проекта:
Создание прототипа «умного распределенного склада» как полноценной киберфизической системы с уровнем готовности технологии (УГТ) 8, для обеспечения компонентами и комплектующими массовое производство БПЛА с производственной программой 1 млн. шт. в год.
Особенности проекта:
1. Отраслевая специфика - решения разрабатываются для массового производства БПЛА с временем такта производственного процесса не более 30 сек.
2. Ограниченная номенклатура с высокой повторяемостью.
3. Высокая скорость комплектования партий комплектующих и компонентов и поставки на производственные участки.
4. Безлюдный склад.
5. Система «распределенного» хранения (хранение компонентов на складе, хранение скомплектованных компонентов на производственном участке)
6. Хрупкие компоненты (платы, камеры и т.д.)
7. Смешанная номенклатура (метизы, детали корпуса, электронные компоненты).
8. Связь проекта в хоздоговором для Индустриального партнера «Транспорт Будущего Самара».
Результаты проекта:
Комплексное производственно-технологическое решение, содержащее автоматизированные и роботизированные комплексы по транспортировке, комплектованию и хранению компонентов и комплектующих, технологическое оснащение и программное обеспечение для функционирования умного распределительного склада.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
1
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
6500.0
|
| Дата начала |
2025-08-11
|
| Дата окончания |
2025-12-15
|
| Номер контракта |
075-15-2025-226
|
| Дата контракта |
2025-04-04
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
621:004
|
| Количество просмотров |
7
|
| Руководитель работы |
Антипов Дмитрий Вячеславович
|
| Руководитель организации |
Богатырев Владимир Дмитриевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САМАРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ АКАДЕМИКА С.П.КОРОЛЕВА"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-11-28 19:34:43 UTC, 2025-11-28 19:34:43 UTC
|
| ОКПД |
Услуги (работы), связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области технических наук и в области технологий, прочие, не включенные в другие группировки, кроме биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
машинное зрение; киберфизическая производственная система; умный склад; безлюдное производство; автоматизация и роботизация; системы автоматизированного управления складскими операциями
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов; Выбор технологической концепции; Опытное производство и испытания
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
55.13.15 - Технологическая подготовка производства; 55.01.85 - Автоматизация и автоматизированные системы
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Автоматизированные системы управления; Механическая инженерия; Робототехника и автоматическое управление; Электротехника и электроника
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': '8PW8483E1M3ZZTKJZR2ZZIYL'}]}; nioktr: {'id': 'EI5JKS3QTPZCBI5J1MTKL4ZC'}
|
