1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 13, 2023
  4. Інформаційна система контролю якості поліетилену в циркулярній економіці

Інформаційна система контролю якості поліетилену в циркулярній економіці

SISN.
2023;
Випуск 13
: cc. 46 - 78
https://doi.org/10.23939/sisn2023.13.046
Автори:
  1. Микола Баран
  2. Мирослава Бублик
  3. Любомир Чирун
  4. Марина Шевченко
  5. Софія Чирун
1
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра менеджменту і міжнародного підприємництва
3
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж,
4
Університет Оснабрюка, кафедра міжнародної економічної політики
5
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж

Система контролю якості поліетилену – це сукупність методів і засобів перевірки й регулювання компонентів, що визначають рівень якості продукції, а також технічного моніторингу на всіх стадіях виробничого процесу поліетилену. Уперше полімеризацію поліетилену в кінці XIX ст. здійснив учений Густавсон. Протягом довгих років поліетилен створювали в малих обсягах, але в 1938 р. процес промислового виробництва освоїли в Англії. Тоді метод полімеризації був ще недосконалий та потребував додаткових засобів контролю за виробництвом. У наш час кожне підприємство застосовує різні методи для контролювання виробництва, однак, з огляду на складні хіміко-технологічні процеси, необхідність ефективнішої та ціліснішої системи, яка контролюватиме якість кінцевої продукції та забезпечуватиме економію сировини, все ще актуальна. Мета дослідження: створення інформаційної системи контролю якості управління системами автоматизації із використанням віддаленого доступу та системи штучного інтелекту. Об’єкт дослідження: технічні особливості впровадження інформаційної системи контролю якості для підприємства із виробництва поліетилену. Предмет дослідження: інформаційна система контролю якості виробництва поліетилену із елементами технології штучного інтелекту. В роботі розглянуто питання створення інформаційної системи контролю якості поліетилену, яка уможливить ефективне і безпечне управління виробничим процесом, забезпечить високий функціонал та кросплатформність за допомогою вебтехнологій та засобів штучного інтелекту. У першому розділі розглянуто теоретико-методологічні основи дослідження систем контролю якості, у другому виконано системний аналіз об’єкта дослідження. Із урахуванням результатів дослідження створено інформаційну систему контролю якості виробництва поліетилену, призначення якої полягає у встановленні відповідності продукції та процесів вимогам нормативно-технічної документації, зразкам-еталонам, наданні інформації про перебіг виробничого процесу та підтримку його стабільності, захисті даних підприємства, виявленні дефектної продукції на ранніх етапах, запобіганнв випуску недоброякісної продукції.

інформаційна система контролю якості
контрольна панель
вебтехнології
засоби штучного інтелекту
поліетилен
хімічна промисловість
  1. Kohl H. (2020). Standards for management systems. Management for Professionals. DOI: 10.1007/978-3- 030-35832-7
  2. Fitriani S., Sofyan Y. (2020). Simulator Human Machine Interface (HMI) using visual basic on the SCADA system. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 830, No. 3, p. 032016. IOP Publishing. DOI: 10.1088/1757-899X/830/3/032016
  3. Faccia A., Petratos, P. (2021). Blockchain, enterprise resource planning (ERP) and accounting information systems (AIS): Research on e-procurement and system integration. Applied Sciences, 11(15), 6792. DOI: 10.3390/app11156792.
  4. Sarvaiya H. B., Keswani R. A., Pannase D., Patil S., Turankar P., Janbandhu A., Patle V. (2022). Recent Developments in SCADA System for Remote Industry and It’s Experimental Implementation. International Journal of Engineering Technology and Management Sciences. Website: ijetms. in, 6(3). DOI: 10.46647/ijetms.2022.v06i03.005
  5. Upadhyay D.,  Sampalli S. (2020). SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) systems: Vulnerability assessment and security recommendations. Computers & Security, 89, 101666. DOI: 10.1016/j.cose.2019.101666
  6. Tien N. H. (2019). International economics, business and management strategy. Dehli: Academic Publications.      URL:      https://www.researchgate.net/profile/Nguyen-Tien-32/publication/338570555_International_ Economics_Business_and_Management_Strategy/links/63031e46ceb9764f7214b825/International-Economics- Business-and-Management-Strategy.pdf
  7. Ceko E. (2021). On relations between creativity and quality management culture. Creativity studies, 14(1), 251-–270. DOI: 10.3846/cs.2021.12154
  8. World Health Organization. (2021). WHO global air quality guidelines: particulate matter (PM2. 5 and PM10), ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and carbon monoxide: executive summary. URL: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/345334/9789240034433-eng.pdf
  9. Baran M., Kuzmin O., Bublyk M., Panasyuk V., Lishchynska K. (2021). Information System for Quality Control of Polyethylene Production in a Circular Economy. CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2917, 465–502. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2917/paper34.pdf
  10. Mukherjee P., Acharyya A., Dash N., Alam A., Barik K. C., Behera S., Dash R. N. (2022). Linear Bottle filling system using Simatic S7-200 and S7-1200 PLC with HMI control. In International Conference on Industrial Electronics: Developments & Applications,  78–82. DOI: 10.1109/ICIDeA53933.2022.9970172
  11. Yamazaki M., Nakagawa, W. (2021). How open systems support end users: End users have been vocal about wanting open systems, and automation vendors are responding by delivering systems compliant with international standards. Control Engineering, 68(4), 30–34.
  12. Schneider, M. J. (2017). Anti-inflammatory effects of herbal preparations in cytokine-challenged normal human colon cells: doctoral dissertation. DOI: 10.25358/openscience-843
  13. Gozhyj A., Vysotska V., Yevseyeva I., Kalinina I., Gozhyj V. (2019). Web Resources Management Method Based on Intelligent Technologies. In: Shakhovska, N., Medykovskyy, M. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing III. CSIT 2018. Advances in Intelligent  Systems  and  Computing,  Vol.  871.  Springer,  Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-01069-0_15
  14. Lytvyn V., Pukach P., Bobyk І., Vysotska, V. (2016). The method of formation of the status of personality understanding based on the content analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, (5 (2)), 4–12. DOI: 10.15587/1729-4061.2016.77174
  15. Vysotska V., Chyrun L., Chyrun L. (2016). Information technology of processing information resources in electronic content commerce systems. In 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 2016, 212–222, DOI: 10.1109/STC- CSIT.2016.7589909.
  16. Luis P., Van der Bruggen B. (2014). Exergy analysis of energy‐intensive production processes: advancing towards a sustainable chemical industry. Journal of Chemical Technology & Biotechnology, 89(9), 1288–1303. DOI: 10.1002/jctb.4422
  17. Michler G. H., Balta-Calleja F. J. (2016). Mechanical properties of polymers based on nanostructure and morphology. CRC Press. DOI: 10.1201/9781420027136
  18. Han Y., Dai L. (2019).  Conducting polymers for flexible supercapacitors. Macromolecular chemistry and physics, 220(3), 1800355. DOI: 10.1002/macp.201800355
  19. Gozhyj A., Kalinina I., Vysotska V., Gozhyj V. (2018). The method of web-resources management under conditions of uncertainty based on fuzzy logic. In 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 343–346. IEEE. DOI: 10.1109/STC-CSIT.2018.8526761
  20. Berko A., Vysotska V., Chyrun L. (2014). Features of information resources processing in electronic content commerce. Applied Computer Science, 10(2). URL: https://yadda.icm.edu.pl/baztech/element/ bwmeta1.element.baztech-ad40e0fb-e999-4602-a6ab-91a778d003dc/c/berko-vysotska.pdf
  21. Vysotska V., Chyrun L., Kozlov P. (2016). Analysis of business processes in electronic content-commerce systems. ECONTECHMOD: an international quarterly journal on economics of technology and modelling processes, 5(1), 111–125. URL: https://bibliotekanauki.pl/articles/411167.pdf
  22. Chyrun L., Vysotska V., Laba, R. (2016). Information Resources Analysis in Electronic Content Commerce Systems. Applied Computer Science, 12(1), 48–66. URL: https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.baztech- 3acd5d28-f592-435e-a72b-367b6af05cc2
  23. Vysotska V., Berko A., Lytvyn V., Kravets P., Dzyubyk L., Bardachov Y., Vyshemyrska S. (2021). Information Resource Management Technology Based on Fuzzy Logic. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1246. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-54215-3_11
  24. Berko A., Vysotska V., Lytvyn V., Naum O. (2018). Planning the activities of intellectual agents in the electronic commerce systems. Radio electronics, informatics, management, 4 (47), 143–158. DOI: 10.15588/1607- 3274-2018-4-14
  25. NodeJS. URL: https://nodejs.org/docs/latest-v9.x/api/.
  26. Chyrun L., Kowalska-Styczen A., Burov Y., Berko A., Vasevych A., Pelekh I., Ryshkovets, Y. (2019). Heterogeneous Data with Agreed Content Aggregation System Development. In MoMLeT, 35–54.
  27. Bächle M., Kirchberg P. (2007). Ruby on rails. IEEE Softw., 24(6), 105–108.
  28. ReactJS. URL: https://e.lanbook.com/book/97339
  29. AngularJS. URL: http://www.webshac.com/Angular/AngularJS%20Essentials.pdf
  30. Node.js. URL: https://nodejs.org/docs/latest-v9.x/api/.
  31. PostgreSQL. URL: https://momjian.us/main/writings/pgsql/other/bookfigs.pdf.