ISSN 2074-9414 (Печать),
ISSN 2313-1748 (Онлайн)

Разработка программного продукта для автоматизации учета несоответствий и нарушений критических пределов на производстве

Аннотация
Введение. Внедрение современных методов менеджмента на пищевых предприятиях является ответом на вызовы времени и законодательно закрепленной необходимостью. Для повышения результативности и эффективности управляющих воздействий в рамках систем менеджмента безопасности пищевой продукции целесообразно использовать статистические методы и информационные технологии, объединение которых даст максимальные возможности передовым организациям.
Объекты и методы исследования. Изучен рынок готовых высокотехнологичных решений вопроса автоматизации процессов, внедряемых или действующих систем менеджмента, в том числе основанных на принципах ХАССП, определена необходимость разработки программного продукта для учета и анализа несоответствий в рамках процессов и выхода контролируемых параметров за допустимые пределы в критических контрольных точках производства.
Результаты и их обсуждение. На примере предприятия пищевой отрасли (мясоперерабатывающей промышленности) изучен процесс учета несоответствий и нарушения допустимых пределов в критических контрольных точках. Разработан универсальный программный продукт, позволяющий операторам вносить в систему сведения о нарушениях и простоях, а руководителям бригад и подразделений выявлять и устранять причины несоответствий, контролировать технологические процессы и получать своевременные отчеты по интересующему набору данных.
Выводы. В ходе апробации программного обеспечения в условиях производственного цеха была изучена динамика изменения затрат рабочего времени специалистов на фиксацию замечаний и работы по их анализу и устранению. Она показала сокращение потерь временных ресурсов на 6,77 % у операторов и на 2,4 % у линейных руководителей. Программа может применяться специалистами предприятия, внедряющими и поддерживающими систему менеджмента предприятия. Имеет практическую значимость у профильных предприятий Кузбасса.
Ключевые слова
Информационные технологии, автоматизирование, регистрация, отклонение, качество, безопасность
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
  1. Ермолаева, Е. О. Идентификация и устранение рисков в жизненном цикле продуктов питания / Е. О. Ермолаева. – Кемерово : КемТИПП, 2015. – 110 с.
  2. Трофимова, Н. Б. Применение риск-ориентированного подхода при совершенствовании системы менеджмента на предприятиях агропромышленного комплекса / Н. Б. Трофимова, Е. А. Рубашанова, В. М. Позняковский // АПК России. – 2017. – Т. 24, № 3. – С. 759–763.
  3. Muda, I. Influence of human resources to the effect of system quality and information quality on the user satisfaction of accrual-based accounting system / I. Muda, E. Afrina // Contaduria y Administracion. – 2019. – Vol. 64, № 2. – P. 1–24. DOI: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2019.1667.
  4. Food safety management systems based on ISO 22000:2018 methodology of hazard analysis compared to ISO 22000:2005 / H. Chen, S. Liu, Y. Chen [et al.] // Accreditation and Quality Assurance. – 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s00769-019-01409-4.
  5. Разработка программного продукта для обеспечения процесса внутреннего аудита пищевого предприятия / Д. В. Россиева, Е. О. Ермолаева, Н. Б. Трофимова [и др.] // Техника и технология пищевых производств. – 2017. – Т. 46, № 3. – С. 135–140.
  6. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2018666105, Российская Федерация. Экспертная система определения опасностей и контрольных точек производственных процессов по принципам ХАССП / Сурков И. В., Ермолаева Е. О., Россиева Д. В. [и др.]. – № 2018663719; заявл. 30.11.2018.
  7. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2017616985, Российская Федерация. Учет и анализ несоответствий внутреннего аудита интегрированной системы менеджмента (Учет и анализ несоответствий внутреннего аудита ИСМ) / Сурков И. В., Ермолаева Е. О., Россиева Д. В. [и др.]. – № 2017611860; заявл. 07.03.2017.
  8. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2018665743, Российская Федерация. Учет опасных факторов и несоответствий процессов производства пищевой продукции / Прохоров А. А., Ермолаева Е. О., Трофимова Н. Б. [и др.]. – № 2018663675; заявл. 30.11.2018.
  9. Keeping data at the edge of smart irrigation networks: A case study in strawberry greenhouses / C. M. Angelopoulos, G. Filios, S. Nikoletseas [et al.] // Computer Networks. – 2020. – Vol. 167. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.107039.
  10. Prosekov, A. Yu. Providing food security in the existing tendencies of population growth and political and economic instability in the world / A. Yu. Prosekov, S. A. Ivanova // Foods and Raw Materials. – 2016. – Vol. 4, № 2. – P. 201–211. DOI: https://doi.org/10.21179/2308-4057-2016-2-201-211.
  11. QSAR/QSPR models based on quantum chemistry for risk assessment of pesticides according to current European legislation / J. J. Villaverde, B. Sevilla-Morán, C. López-Goti [et al.] // SAR and QSAR in Environmental Research. – 2020. – Vol. 31, № 1. – P. 49–72. DOI: https://doi.org/10.1080/1062936X.2019.1692368.
  12. Utilizing software design patterns in product-driven manufacturing system: A case study / D. Drozdov, U. D. Atmojo, C. Pang [et al.] // Studies in Computational Intelligence. – 2020. – Vol. 853. – P. 301–312. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-27477-1_23.
  13. Assuncao, W. K. G. Automatic extraction of product line architecture and feature models from UML class diagram variants / W. K. G. Assuncao, S. R. Vergilio, R. E. Lopez-Herrejon // Information and Software Technology. – 2020. – Vol. 117. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2019.106198.
  14. Product lifecycle management service system / D. Woźniak, B. Gohardani, E. Majchrzak [et al.] // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – Vol. 1035. – P. 525–533. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29035-1_51.
  15. Wang, L. Evolutionary game analysis on government supervision and dairy enterprise in the process of product recall in China / L. Wang, C. Liu // International Journal of Information Systems in the Service Sector. – 2020. – Vol. 12, № 1. – P. 44–66. DOI: https://doi.org/10.4018/IJISSS.2020010104.
  16. Project-level audits as part of an effective quality assurance process: Applied practices and relevant lessons learned / M. Deǧerli, E. K. Özbudak, A. Asli Aytaç [et al.] // CEUR Workshop Proceedings. – 2017. – Vol. 1980. – P. 391–402.
  17. Salehi, V. Development of an agile concept for MBSE for future digital products through the entire life cycle management called Munich agile MBSE concept (MAGIC) / V. Salehi // Computer-Aided Design and Applications. – 2020. – Vol. 17, № 1. – P. 147–166. DOI: https://doi.org/10.14733/cadaps.2020.147-166.
  18. Automatic selenium code generation for testing / N. Rathi, R. Srivathsav, R. Chitlangia [et al.] // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – Vol. 1039. – P. 194–200. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30465-2_22.
  19. Ekren, B. Y. A simulation-based experimental design for SBS/RS warehouse design by considering energy related performance metrics / B. Y. Ekren // Simulation Modelling Practice and Theory. – 2020. – Vol. 98. DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2019.101991.
  20. Zeller, A. Functional verification of distributed automation systems: Assisting production line operators by an automated model composition / A. Zeller, N. Jazdi, M. Weyrich // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 105, № 9. – P. 3991–4004. DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-019-03791-2.
  21. Recognition of fusarium head blight wheat grain based on hyperspectral data processing algorithm / S. Liu, X. Tan, C.-Y. Liu [et al.] // Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi/Spectroscopy and Spectral Analysis. – 2019. – Vol. 39, № 11. – P. 3540– 3546. DOI: https://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2019)11-3540-07.
  22. Krueger, C. Feature-based systems and software product line engineering with Gears from BigLever / C. Krueger, P. Clements // ACM International Conference Proceeding Series. – 2019. DOI: https://doi.org/10.1145/3307630.3342393.
  23. Gupta, A. Smart control and monitoring of bottle filling system based on SCADA / A. Gupta, S. Maurya, A. Kumar // International Journal of Recent Technology and Engineering. – 2019. – Vol. 8, № 2. – P. 2117–2119. DOI: https://doi.org/10.35940/ijrte.B1214.0982S1119.
Как цитировать?
Трофимова, Н. Б. Разработка программного продукта для автоматизации учета несоответствий и нарушений критических пределов на производстве / Н. Б. Трофимова, Е. О. Ермолаева, И. Е. Трофимов // Техника и технология пищевых производств. – 2020. – Т. 50, № 1. – С. 167–175. DOI: https://doi.org/10.21603/2074-9414-2020-1-167-175.
О журнале