Разработчик
Другие разработчики
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Российский институт стандартизации»
Технический комитет
Описание
Настоящий стандарт устанавливает общие требования к точности прогноза и горизонту прогнозирования систем прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента, основанных на СИИ (статистических моделях, моделях машинного обучения, нейросетевых моделях, в том числе многоэтапных нейросетевых архитектурах, физико-информированных и гибридных моделях).
Стандарт устанавливает требования к составу и качеству исходных данных и обучающих наборов, к структуре системы прогнозирования, к точности точечного и интервального прогноза, к горизонту прогнозирования, а также к показателям, обеспечивающим достижение установленной точности при применении системы в составе технологических процессов металлообработки.
Настоящий стандарт распространяется на:
а) процессы автоматизированного прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента, применяемого при выполнении технологических операций точения, фрезерования, сверления, развертывания, зенкерования, протягивания, шлифования и иных видов лезвийной и абразивной обработки в значении ГОСТ 25761;
б) СИИ, реализующие функции анализа сигналов с датчиков технологического оборудования, формирования диагностических признаков деградации технического состояния инструмента, прогнозирования остаточного ресурса с количественной
оценкой неопределенности прогноза, в том числе на основе многоэтапных нейросетевых архитектур;
в) процессы разработки, верификации, валидации, внедрения, эксплуатации и сопровождения СИИ, реализующих указанные функции;
г) интеграцию указанных архитектур в действующие технологические процессы, включая их связь с системами числового программного управления, автоматизированными системами управления технологическим процессом, системами оперативного управления производством, системами планирования технического обслуживания и ремонтов оборудования.
1 обсуждение
Публичное обсуждение проекта продлится до 28 августа 2026 года.
Стратегическая значимость разрабатываемого стандарта обусловлена необходимостью обеспечения технологического суверенитета Российской Федерации в области интеллектуального мониторинга технического состояния технологического оборудования, перехода к обслуживанию режущего инструмента по фактическому состоянию, повышения доверия к промышленным системам искусственного интеллекта, снижения экономических потерь от внезапных отказов инструмента и брака продукции, а также формирования единой национальной нормативной базы для разработки, валидации и сертификации систем прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента с использованием методов искусственного интеллекта.
Целесообразность разработки стандарта определяется следующими факторами: отсутствие в Российской Федерации и на международном уровне специализированного стандарта, регламентирующего применение систем искусственного интеллекта для прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента; разрозненность подходов к формированию диагностических признаков деградации, оценке точности прогноза и горизонта прогнозирования, что приводит к низкой воспроизводимости результатов и недоверию к автоматизированным решениям; высокая стоимость ошибок прогнозирования (преждевременная замена работоспособного инструмента либо его внезапный отказ в процессе обработки), приводящих к браку дорогостоящих деталей, повреждению оборудования и срыву сроков поставки; необходимость интеграции систем прогнозирования остаточного ресурса с существующими системами числового программного управления, автоматизированными системами управления технологическим процессом и системами планирования технического обслуживания и ремонтов оборудования.
Стандарт устанавливает единые требования к точности и горизонту прогнозирования, надежности, верификации и валидации систем прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента, что позволит повысить доверие к системам искусственного интеллекта в промышленности и создать основу для их сертификации.
Стандарт предназначен для применения машиностроительными и иными металлообрабатывающими предприятиями, разработчиками систем мониторинга технического состояния оборудования и систем искусственного интеллекта, а также эксплуатирующими организациями технологического оборудования.