Қазақстанның автокөлік өнеркәсібінің дамуы мен роботтандыру мен автоматтандыру әлеуеті: библиографиялық және аналитикалық шолу

Автокөлік өндірісін қамтитын машина жасау секторы ұлттық экономика мен өнеркәсіптік ілгерілеу үшін маңызды рөл атқарады. Ол өндірістің дамуына, ғылыми-техникалық прогреске, еңбек өнімділігіне, ұлттық қауіпсіздікке, өмір сүру сапасына әсер етеді. Әлемде өнеркәсібі дамыған елдердің өнімділікті арттыру, еңбек шығындарын төмендету және өнім сапасын жақсарту мақсатында өнеркәсіптік автоматтандыру мен роботтандыру үдерістері айтарлықтай дамып кеткен. Өнеркәсіптік роботтардың жаһандық нарығы жыл сайын 14,3%-ға өсіп, 2027 ж. қарай $30,8 млрд жетеді деп күтілуде. Дегенмен, Қазақстан автоматтандыру инфрақұрылымының дамымағанына байланысты бұл технологияларды қабылдауда ерекше қиындықтарға тап болып отыр. Бұл зерттеудің мақсаты роботтандыру мен автоматтандырудың, әсіресе Қазақстанның автокөлік өнеркәсібінде зияткерлік бірлескен жүйелер үшін озық ғылыми және технологиялық шешімдердің басымдықтары мен бағыттарын әзірлеуге бағытталғандығы. Осыған байланысты зерттеудің мақсаты – Қазақстанның автокөлік өнеркәсібіндегі автоматтандырудың қазіргі жағдайын бағалау, робототехниканы енгізуге байланысты қиындықтар мен мүмкіндіктерді анықтау және осы технологияларды ілгерілетудің стратегиялық негізін ұсыну. Зерттеу Қазақстанның ғылым, технология және цифрландыру жөніндегі мемлекеттік бағдарламаларына сәйкес келеді. Бұл жұмыстың ғылыми-тәжірибелік маңыздылығы оның алдыңғы қатарлы роботтық технологияларды жергілікті өндіріс жүйелеріне бейімдеу арқылы тиімділікті арттыруға арналған шешімдер беруге бағытталғандығында. Отандық инновацияларды дамыту және жаһандық технологияларды трансферттеу арқылы зерттеулер өнеркәсіптік автоматтандыру саласына үлес қосады және қазақстандық салаларға жаһандық бәсекеге қабілеттілікке қол жеткізуге көмектеседі. Зерттеулердің практикалық нәтижелері әлемдік тенденцияларға сәйкес тұрақты дамуға ықпал ете отырып, Қазақстанның автокөлік секторындағы өндіріс сапасын, тиімділігі мен өнімділігін арттыруға біршама үлес қосады деп күтілуде. Жұмыстың құндылығы – елдің робототехниканы автоматтандыру мен интеграциялаудың шұғыл қажеттілігін қанағаттандыру үшін жеке, технологиялық тұрғыдан жетілдірілген шешімдерді ұсынуда жатыр.

1. Ghobakhloo M., Iranmanesh M., Tseng M.L., Grybauskas A., Stefanini A., Amran A. Behind the definition of Industry 5.0: A systematic review of technologies, principles, components, and values // Journal of Industrial and Production Engineering. 2023. V. 40. No. 6. P. 432–447.

2. Bhadra P., Chakraborty S., Saha S. Cognitive IoT Meets Robotic Process Automation: The Unique Convergence Revolutionizing Digital Transformation in the Industry 4.0 Era // Confluence of Artificial Intelligence and Robotic Process Automation. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. P. 355–388.

3. Seidakhmet A. et al. Research of Kinematics and Dynamics of the Lever Lifting Mechanism Used in the Mobile Automotive Lift // Applied Sciences. 2023. V. 13. No. 20. P. 11361.

4. Тулешов А.К., Сейдахмет А.Ж., Бисембаев К., Джамалов Н.К., Удербаева А. Динамика транспортного мобильного робота с модифицированным механизмом Аккермана в квазикоординатах // Вестник КазАТК. – 2024. – Т. 130. – № 1. – С. 70–78.

5. Seidakhmet A., Tuleshov A., Jamalov N., Koshekov K., Abduraimov A., Kamal A., Kanapiya M., Gritsenko I., Kaliyev M., Largin A., Zhauyt A. Design of a complex of medical service robots and analysis of transmission characteristics of drives // Journal of Applied Engineering Science. 2022. V. 20. No. 4. P. 1242– 1253.

6. Ibrayev S., Ibrayeva A., Jamalov N., Ibrayev A., Ualiyev Z., Amanov B. Optimal synthesis of walking robot leg // Mechanics Based Design of Structures and Machines. 2024. V. 52. No. 5. P. 2639–2659.

7. Ibrayev S., Ibrayeva A., Jamalov N., Patel S.H., Optimization of the Walking Robot Parameters on the Basis of Isotropy Criteria // IEEE Access. 2022. V. 10. P. 113969–113979.

8. Gritsenko P., Gritsenko I., Seidakhmet A., Abduraimov A. Acceleration of planes segmentation using normals from previous frame // 2017 International Conference on Robotics and Machine Vision. SPIE, 2017. V. 10613. P. 77–81.

9. Gholami M.J., Al Abdwani T. The rise of thinking machines: A review of artificial intelligence in contemporary communication // Journal of Business, Communication & Technology. 2024. P. 1–15.

10. Qiu S. et al. Deep learning techniques in intelligent fault diagnosis and prognosis for industrial systems: a review // Sensors. 2023. V. 23. No. 3. P. 1305.

11. Sharma C., Bharadwaj S.S., Gupta N., Jain H. Robotic process automation adoption: contextual factors from service sectors in an emerging economy // Journal of Enterprise Information Management. 2023. V. 36. No. 1. P. 252–274.

12. Al Noman M.A., Zhai L., Almukhtar F.H., Rahaman M.F., Omarov B., Ray S., Wang C. A computer vision-based lane detection technique using gradient threshold and hue-lightness-saturation value for an autonomous vehicle // International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2023. V.

13. No. 1. P. 347. 13 Temirgaziyeva S., Omarov B. Traffic sign recognition with convolutional neural network // Scientific Journal of Astana IT University. 2022. P. 14–23.

14. Faccio M. et al. Human factors in cobot era: a review of modern production systems features // Journal of Intelligent Manufacturing. 2023. V. 34. No. 1. P. 85–106.

15. George A.S., George A.S.H. Revolutionizing Manufacturing: Exploring the Promises and Challenges of Industry 5.0 // Partners Universal International Innovation Journal. 2023. V. 1. No. 2. P. 22–38.

16. Javaid M., Haleem A., Singh R.P., Suman R. Javaid M. et al. Artificial intelligence applications for industry 4.0: A literature-based study // Journal of Industrial Integration and Management. 2022. V. 7. No. 01. P. 83–111.

17. Қазақстан Республикасы стратегиялық жоспарлау және реформалар жөніндегі агенттігінің ұлттық статистика бюросы. URL: https://www.stat.gov.kz/ (өтініш берілген күн: 21.08.2024)