vguitВестник Воронежского государственного университета инженерных технологийProceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies2226-910X2310-1202VSUET10.20914/2310-1202-2021-4-49-56vguit-2913Research ArticleПроцессы и аппараты пищевых производствProcesses and equipment for food industryТехнические решения для реализации программно-аппаратного комплекса управления качеством пищевой продукцииTechnical solutions for the implementation of a software and hardware complex for food quality managementhttps://orcid.org/0000-0002-2330-4299МузыкаМ. Ю.MuzykaM. Y.

первый проректор – проректор по экономике, доцент кафедры автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами, Волоколамское шоссе, 11, г. Москва, 125080, Россия

vice-rector of economics, associate professor of the department of automated control systems for biotechnological processes, 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow, 125080, Russia

muzyka@mgupp.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7772-4734БлаговещенскийИ. Г.BlagoveshchenskI. G.

д.т.н., профессор, директор, научный центр международного уровня «Передовые цифровые технологии в АПК, Волоколамское шоссе, 11, г. Москва, 125080, Россия

Dr. Sci. (Engin.), professor, director, scientific center of the international level "Advanced digital technologies in the agro-industrial complex", 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow, 125080, Russia

igblagov@mgupp.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1025-2714БлаговещенскийВ. Г.BlagoveshchenskV. G.

аспирант, кафедра автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами, Волоколамское шоссе, 11, г. Москва, 125080, Россия

graduate student, automated control systems for biotechnological processes department, 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow, 125080, Russia

bvg1996@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7705-0167ГоловинВ. В.GolovinV. V.

к.т.н., доцент, кафедра автоматизированные системы управления биотехнологическими процессам, Волоколамское шоссе, 11, г. Москва, 125080, Россия

Cand. Sci. (Engin.), automated control systems for biotechnological processes department, 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow, 125080, Russia

victor.Golovin@uniconf.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1807-0405БлаговещенскаяМ. М.BlagoveshchenskM. M.

д.т.н., зав. кафедрой, кафедра автоматизированные системы управления биотехнологическими процессам, Волоколамское шоссе, 11, г. Москва, 125080, Россия

Dr. Sci. (Engin.), head of the department, automated control systems for biotechnological processes department, 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow, 125080, Russia

mmb@mgupp.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1619-640XКачураИ. А.KachuraI. A.

директор, Столичный Колледж Индустрии Сервиса и Гостеприимства, ул. Твардовского, 10, корп. 1, улица Твардовского, Москва, 123458, Россия

director, Metropolitan College of Service and Hospitality Industry, 10, bldg. 1, Tvardovskogo street, Moscow, 123458, Russia

kachuraia@edu.mos.ruМосковский государственный университет пищевых производствРоссияMoscow State University of Food ProductionRussian FederationДепартамент образования и науки города МосквыRussian FederationDepartment of Education and Science of the city of MoscowRussian Federation2021240520258344956Copyright © Музыка М.Ю., Благовещенский И.Г., Благовещенский В.Г., Головин В.В., Благовещенская М.М., Качура И.А., 20222022Музыка М.Ю., Благовещенский И.Г., Благовещенский В.Г., Головин В.В., Благовещенская М.М., Качура И.А.Muzyka M.Y., Blagoveshchensk I.G., Blagoveshchensk V.G., Golovin V.V., Blagoveshchensk M.M., Kachura I.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestnik-vsuet.ru/vguit/article/view/2913

Рассматривается проблема технических решений для реализации программно- аппаратного комплекса управления качеством пищевой продукции. Представлен обзор и анализ существующих современных систем управления, который позволил сделать вывод о том, что на сегодняшний день пищевым предприятиям необходимы новые эффективные решения с использованием высокоэффективных интеллектуальных технологий. Проведен анализ возможности интеллектуализации системы управления качеством производства пищевой продукции. Представлены основные задачи этой системы. Показано, что практической базой для реализации этой проблемы, может стать создание программно- аппаратного комплекса автоматизированной системы управления качеством пищевой продукции с применением технологий искусственного интеллекта, включающего в свой арсенал нейросетевые технологии, системы компьютерного зрения, имитационное моделирование и эффективное сочетание гибридных методов и технологий. Проанализированы методы, алгоритмы и технологии для разработки исследуемой программно- аппаратного комплекса интеллектуальной автоматизированной системы управления качеством пищевой продукции. Представлена разработанная обобщенная функциональная структура такой интеллектуальной системы и основные стадии ее реализации. Разработаны основные виды обеспечения этой системы: информационное, математическое и программное. Разработаны основные этапы принятия решений о качестве готовой пищевой продукции. Для реализации системы рекомендованы необходимые технические средства. Для практической реализации разработанной интеллектуальной системы был выбран контроллер CP1EE14DRA фирмы Omron - модульный программируемый контроллер. В качестве АРМ оператора быть сделан выбор в пользу продукции фирмы Siemens – SIMATIC Panel PC. Для задач хранения данных и реализации расчетов предложен обычный персональный сервер, оснащенный мощным процессором, например, IntelCorei7. Показано, что реализация разработанной интеллектуальной автоматизированной системы управления качеством пищевой продукции делает предприятия пищевой промышленности более эффективными и безопасными.

The problem of technical solutions for the implementation of a software and hardware complex for food quality management is considered. The review and analysis of existing modern control systems is presented, which made it possible to conclude that today food enterprises need new effective solutions using highly efficient intelligent technologies. The analysis of the possibility of intellectualization of the food production quality management system is carried out. The main tasks of this system are presented. It is shown that a practical basis for the implementation of this problem can be the creation of a software and hardware complex for an automated food quality control system using artificial intelligence technologies, which includes neural network technologies, computer vision systems, simulation modeling and an effective combination of hybrid methods and technologies in its arsenal. Methods, algorithms and technologies for the development of the investigated software and hardware complex of an intelligent automated food quality control system are analyzed. The developed generalized functional structure of such an intelligent system and the main stages of its implementation are presented. The main types of support for this system have been developed: information, mathematical and software. The main stages of decision-making on the quality of finished food products have been developed. The necessary technical means are recommended for the implementation of the system. For the practical implementation of the developed intelligent system, the CP1EE14DRA controller from Omron was chosen - a modular programmable controller. As an operator's workstation, a choice should be made in favor of Siemens products - SIMATIC Panel PC. For the tasks of data storage and implementation of calculations, a conventional personal server equipped with a powerful processor, for example, IntelCorei7, has been proposed. It is shown that the implementation of the developed intelligent automated food quality management system makes food industry enterprises more efficient and safe.

программно-аппаратный комплексинтеллектуальная систематехнические решенияуправление качествомпищевая продукцияhardware and software complexintelligent systemtechnical solutionsquality managementfood productsReferencesБалыхин М.Г., Борзов А.Б., Благовещенский И.Г. Методологические основы создания экспертных систем контроля и прогнозирования качества пищевой продукции с использованием интеллектуальных технологий. М.: Франтера. 2017. 338 с.Balykhin M.G., Borzov A.B., Blagoveshchensky I.G. Methodological foundations for the creation of expert systems for monitoring and predicting the quality of food products using intelligent technologies. Moscow, Frantera, 2017. 338 p. (in Russian).Благовещенский В.Г. и др. Разработка экспертной системы контроля качества в процессе приготовления халвы // Живые системы и биологическая безопасность населения: сборник материалов XV международной научной конференции студентов и молодых ученых. 2017. С. 132–137.Blagoveshchensky V.G. and others. Development of an expert quality control system in the process of making halva. Living systems and biological safety of the population: collection of materials of the XV international scientific conference of students and young scientists. 2017. pp. 132-137. (in Russian).Благовещенский В.Г. и др. Разработка программно-аппаратного комплекса мониторинга производства халвы // Развитие пищевой и перерабатывающей промышленности России: кадры и наука. 2017. С. 196–199.Blagoveshchensky V.G. et al. Development of a hardware and software complex for monitoring halva production. Development of the food and processing industry in Russia: personnel and science. 2017. pp. 196-199. (in Russian).Балыхин М.Г., Борзов А.Б., Благовещенский И.Г. Архитектура и основная концепция создания интеллектуальной экспертной системы контроля качества пищевой продукции // Пищевая промышленность. 2017. № 11. С. 60 – 63.Balykhin M.G., Borzov A.B., Blagoveshchensky I.G. Architecture and the basic concept of creating an intelligent expert system for quality control of food products. Food Industry. 2017. no. 11. pp. 60 - 63. (in Russian).Харитонова П.Н., Карелина Е.Б., Благовещенский В.Г., Клехо Д.Ю. и др. Внедрение цифрового двойника управления в технологическое производство. В сборнике: Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности: сборник материалов конференции. 2019. С. 171–180.Kharitonova P.N., Karelina E.B., Blagoveshchensky V.G., Kleho D.Yu. et al. Implementation of the digital twin of management in technological production. In the collection: Intelligent systems and technologies in the food industry: collection of conference materials. 2019. pp. 171–180. (in Russian).Jedermann R., Nicometo M., Uysal I., Lang W. Reducing food losses by intelligent food logistics // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2014. V. 372. №. 2017. P. 20130302. doi: 10.1098/rsta.2013.0302Jedermann R., Nicometo M., Uysal I., Lang W. Reducing food losses by intelligent food logistics. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2014. vol. 372. no. 2017. pp. 20130302. doi: 10.1098/rsta.2013.0302Карелина Е.Б., Чувахин С.В., Клехо Д.Ю. и др Алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы хранения и созревания сыпучих пищевых продуктов // Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности: сборник материалов конференции. 2019. С. 73–80.Karelina E.B., Chuvakhin S.V., Klekho D.Yu. Algorithmic support of an automated storage and maturation system for bulk food products. Intelligent systems and technologies in the food industry: collection of conference materials. 2019. pp. 73–80. (in Russian).Kumar I., Rawat J., Mohd N., Husain S. Opportunities of artificial intelligence and machine learning in the food industry // Journal of Food Quality. 2021. V. 2021. doi: 10.1155/2021/4535567Kumar I., Rawat J., Mohd N., Husain S. Opportunities of artificial intelligence and machine learning in the food industry. Journal of Food Quality. 2021. vol. 2021. doi: 10.1155/2021/4535567Yussupova N., Kov?cs G., Boyko M., Bogdanova D. Models and methods for quality management based on artificial intelligence applications // Acta Polytechnica Hungarica. 2016. V. 13. №. 3. P. 45-60.Yussupova N., Kov?cs G., Boyko M., Bogdanova D. Models and methods for quality management based on artificial intelligence applications. Acta Polytechnica Hungarica. 2016. vol. 13. no. 3. pp. 45-60.Utepbergenov I., Kalimoldaev M., Skliarova I., W?jcik W. et al. Intelligent management system of production and quality products for the small and medium business enterprises // Przeglad Elektrotechniczny. 2018. V. 94. №. 1. P. 152-156. doi:10.15199/48.2018.01.38Utepbergenov I., Kalimoldaev M., Skliarova I., W?jcik W. et al. Intelligent management system of production and quality products for the small and medium business enterprises. Przeglad Elektrotechniczny. 2018. vol. 94. no. 1. pp. 152-156. doi:10.15199/48.2018.01.38Yu B., Zhan P., Lei M., Zhou F. et al. Food quality monitoring system based on smart contracts and evaluation models // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 12479-12490. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2966020Yu B., Zhan P., Lei M., Zhou F. et al. Food quality monitoring system based on smart contracts and evaluation models. IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 12479-12490. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2966020Khan Z.H., Khalid A., Iqbal J. Towards realizing robotic potential in future intelligent food manufacturing systems // Innovative food science & emerging technologies. 2018. V. 48. P. 11-24. doi:10.1016/j.ifset.2018.05.011Khan Z.H., Khalid A., Iqbal J. Towards realizing robotic potential in future intelligent food manufacturing systems. Innovative food science & emerging technologies. 2018. vol. 48. pp. 11-24. doi:10.1016/j.ifset.2018.05.011Kahraman C., Yan?k S. Intelligent decision making techniques in quality management: a literature review // Intelligent Decision Making in Quality Management. 2016. P. 1-22. doi: 10.1007/978-3-319-24499-0_1Kahraman C., Yan?k S. Intelligent decision making techniques in quality management: a literature review. Intelligent Decision Making in Quality Management. 2016. pp. 1-22. doi: 10.1007/978-3-319-24499-0_1Talib F., Rahman Z. Identification and prioritization of barriers to total quality management implementation in service industry: an analytic hierarchy process approach // The TQM Journal. 2015. doi: 10.1108/TQM-11-2013-0122Talib F., Rahman Z. Identification and prioritization of barriers to total quality management implementation in service industry: an analytic hierarchy process approach. The TQM Journal. 2015. doi: 10.1108/TQM-11-2013-0122Карелина Е.Б., Клехо Д.Ю. и др Интеграция адаптивного управления в технологические процессы пищевой отрасли. // Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности: сборник материалов конференции. М.: ИК МГУПП, 2019. С. 81–89.Karelina E.B., Kleho D.Yu. et al. Integration of adaptive control into technological processes of the food industry. Intelligent systems and technologies in the food industry: collection of conference materials. Moscow, IK MGUPP, 2019. pp. 81–89. (in Russian).Bakoti? D., Rogo?i? A. Employee involvement as a key determinant of core quality management practices // Total Quality Management & Business Excellence. 2017. V. 28. №. 11-12. P. 1209-1226. doi: 10.1080/14783363.2015.1094369Bakoti? D., Rogo?i? A. Employee involvement as a key determinant of core quality management practices. Total Quality Management & Business Excellence. 2017. vol. 28. no. 11-12. pp. 1209-1226. doi: 10.1080/14783363.2015.1094369Akhmetova S.O., Fuschi D.L., Vasili?nait? R. Towards food safety: quality management peculiarities // Journal of Security & Sustainability Issues. 2017. V. 6. №. 3.Akhmetova S.O., Fuschi D.L., Vasili?nait? R. Towards food safety: quality management peculiarities. Journal of Security & Sustainability Issues. 2017. vol. 6. no. 3.Loutfi A., Coradeschi S., Mani G.K., Shankar P. et al. Electronic noses for food quality: A review // Journal of Food Engineering. 2015. V. 144. P. 103-111. doi: 10.1016/j.jfoodeng.2014.07.019Loutfi A., Coradeschi S., Mani G.K., Shankar P. et al. Electronic noses for food quality: A review. Journal of Food Engineering. 2015. vol. 144. pp. 103-111. doi: 10.1016/j.jfoodeng.2014.07.019Sun D.W. Computer vision technology for food quality evaluation. Academic Press, 2016.Sun D.W. Computer vision technology for food quality evaluation. Academic Press, 2016.Wu D., Sun D.W. Colour measurements by computer vision for food quality control–A review // Trends in Food Science & Technology. 2013. V. 29. №. 1. P. 5-20. doi: 10.1016/j.tifs.2012.08.004Wu D., Sun D.W. Colour measurements by computer vision for food quality control–A review. Trends in Food Science & Technology. 2013. vol. 29. no. 1. pp. 5-20. doi: 10.1016/j.tifs.2012.08.004

The authors declare that there are no conflicts of interest present.