International research journal

Evgenev G.B.* 
Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia 
* Corresponding author (g.evgenev[at]mail.ru) 
Abstract 
Currently, the world is undergoing the fourth industrial revolution, called "Industry 4.0". This revolution is set to create 
digital production works that would cause a dramatic increase in productivity and quality of production. The low level of these 
indicators is a challenge for our state. 
The Industry 4.0 project uses the technologies of the Industrial Internet of Things (IIoT). IIoT uses complex information 
technologies of big data and cloud computing, which are not available for the development of systems by small and medium-
sized engineering enterprises. Artificial intelligence methods have not yet been used in the process of creating IIoT systems. 
Operational Production Management Systems (MES) and computer-aided manufacturing systems for CNC equipment 
(CAD) are developed outside of IIoT.
The current article presents a prototype of an intelligent semi-automatic GPS control system. The core is a semantic 
knowledge base for IIoT that uses Engineering Knowledge Modules as building blocks. A methodology based on multi-agent 
methods serves as a backbone in the design.
The study demonstrates the developed database and knowledge base structures. 
The information technologies described in the article are available for use for non-programming users and can be used by 
small and medium-sized machine-building enterprises. 
Keywords: Industry 4.0, digital production, Industrial Internet of Things, artificial intelligence, knowledge base.
Введение 
В настоящее время по всеобщему признанию в мире происходит четвертая промышленная революция (4ПР) [1], [2], 
[3]. 
Цифровизация промышленности основывается на методологии искусственного интеллекта (ИИ) 
[4], [5], [6]
. К 2025 
прогнозируется его четырехкратный рост
внедрения ИИ. 
Применение искусственного интеллекта станет повсеместным 
стандартом, так как во многих случаях это – единственный способ сохранить конкурентоспособность.
В настоящее время для создания интеллектуальных систем управления производством используются сложные 
технологии, связанные с обработкой больших данных и облачными технологиями, у которых есть проблемы с 
безопасностью. Для этого нужно привлекать ИТ-компании. Для малых и средних производств это затруднительно. 
Необходимы простые инструментальные средства, доступные для таких производств. Данные не должны быть ни 
большими, ни малыми, а необходимыми и достаточными и основанными на существующих стандартах, а в данном 
случае – ЕСТД. 
Что касается знаний, то они должны содержаться в базах знаний производств. При этом необходима простейшая 
технология сознания таких баз знаний, основанная на языке «деловой прозы», максимально приближенном к 
естественному языку и быть доступным для разработки непрограммирующими пользователями.
Именно такие методы описываются в настоящей статье. 

---

Международный научно-исследовательский журнал ▪ № 1 (103) ▪ Часть 1 ▪Январь 
68 
Цифровизация машиностроения должна основываться на новейших технологиях промышленного интернета вещей 
IIoT (рис.1).
Отличительной особенностью IIoT, является конвергенция информационных технологий (ИТ) и операционных 
технологий (ОТ). В ИТ операции представляют модули базы знаний, описанные ниже. Операции ОТ в данном случае 
целесообразно разбить на два класса: собственно операции ОТ, представляющие собой технологические операции, 
связанные с изменением свойств обрабатываемого объекта, и операции ОЛ – логистические операции, связанные с 
изменением расположения объектов. ОТ проектируются предварительно в системах автоматизации технологического 
проектирования и загружаются в базу данных применительно к тем предметам, которые подлежат обработке в данное 
время. Логистические операции генерируются динамически системой оперативного управления производством по мере 
необходимости.
Конвергенция ИТ и ОТ обеспечивает большую системную интеграцию в отраслях с точки зрения автоматизации и 
оптимизации, а также лучшую видимость цепочки поставок и логистики.
В контексте четвертой промышленной революции, получившей название Индустрия 4.0 , IIoT является 
неотъемлемой частью того, как киберфизические системы и производственные процессы должны трансформироваться 
с помощью систем оперативного управления. Машины получают возможность брать на себя и автоматизировать задачи, 
с которыми предыдущие промышленные революции не могли справиться. В более широком контексте IIoT имеет 
решающее значение для вариантов использования связанных с созданиями умных заводов. 
Интеграция IIoT может дать промышленным предприятиям более точное представление о том, как продвигаются 
их операции, и помочь им принимать обоснованные бизнес-решения. 
Рис. 1 – Общая схема создания интеллектуальных производств 
Технической основой создания интеллектуальных производств являются гибкие производственные системы (ГПС).
Эффективность ГПС обеспечивается за счет функционирования автоматизированных систем: проектирования, 
технологической подготовки производства, оперативного планирования производства и ряда других 
Вся совокупность этих систем обеспечивает создание гибкого автоматизированного производства, а его основу 
обеспечивают гибкие производственные системы (ГПС).