Автокөлік өндірісіндегі индустрия 4.0: коллаборативті және мобильді робототехниканың экономикалық тиімділігінің алғышарттары

Қазақстанның жедел цифрлануы мен ұлттық smart-өндіріс күн тәртібі аясында бұл мақала автокөлік өнеркәсібінде коллаборативті және мобильді роботтарды енгізудің жобалау алдындағы кезеңінде жүзеге асырылатын, тәжірибеге бағытталған экономикалық бағалау шеңберін ұсынады. Мақсат – инженерлік шешімдерді өндірістік экономикамен алдын ала үйлестіру арқылы орынсыз күтілімдер мен «витриналық» пилоттардың тәуекелін азайту. Әдістемелік тұрғыдан шеңбер концептуалды-сандық тәсілді қолданады: иегерліктің толық құнын (TCO) капиталдық және операциялық құрамдастарға бөледі; дене/жинақтау станциялары, сапаны бақылау және цехішілік логистика бойынша операциялық әсерлерді картаға түсіреді; оларды KPI-лармен байланыстырады-жабдықтың жалпы тиімділігі (OEE) және оның A-P-Q құрамдары, цикл уақыты, ақаулар үлесі, жоспарлы/жоспардан тыс тоқтап қалу, қауіпсіздік оқиғалары. Ерекшелігі – инфрақұрылымдық шектеулер мен тәуекелдерді (дәлдік пен калибрлеу, байланыс/коммуникация сапасы, адам-робот өзара әрекеттесуіндегі қауіпсіздік, киберқауіпсіздік, кадрлардың қабылдауы) экономикалық есепке тікелей енгізу және басқарушылық go/no-go чек-тізіміне көшіру. Нәтиже ретінде (i) көрсеткіштік межелермен «пилот → кеңейту → масштабтау» траекториясы, (ii) кейінгі статистикалық верификацияға арналған құрылымдалған деректер пакеті және (iii) жергілікті сатып алу мен бюджеттеу тәжірибелеріне бейімделетін есептік қағидалар қалыптастырылады. Ұсынылған тәсіл қазақстандық автокөлік кәсіпорындарына жарамды қолдану кейстерін таңдап, инвестиция көлемін дәл бағалауға және ұлттық цифрландыру басымдықтарына сай енгізу ретін жоспарлауға мүмкіндік береді.

1. International Federation of Robotics. World Robotics 2024 – Industrial Robots. Executive Summary. 2024. URL: https://ifr.org/img/worldrobotics/Executive_Summary_WR_2024_Industrial_Robots.pdf (accessed: 02.08.2025).

2. Lu Y. Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open research issues // Journal of Industrial Information Integration. 2020. Vol. 6. P. 1–10. DOI: 10.1016/j.jii.2017.04.005.

3. Xu L.D., Xu E.L., Li L. Industry 4.0: state of the art and future trends // International Journal of Production Research. 2021. Vol. 56. No. 8. P. 2941–2962. DOI: 10.1080/00207543.2018.1444806.

4. Wang L., Törngren M., Onori M. Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing // Journal of Manufacturing Systems. 2021. Vol. 37. P. 517–527. DOI: 10.1016/j.jmsy.2015.04.008.

5. Lee J., Bagheri B., Kao H.A. A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems // Manufacturing Letters. 2022. Vol. 3. P. 18–23. DOI: 10.1016/j.mfglet.2014.12.001.

6. Ionescu T.F., Negulescu O. Cost Calculation and Deployment Strategies for Collaborative Robots in Production Lines: An Innovative and Sustainable Perspective in Knowledge Based Organizations // Sustainability. 2024. Vol. 16. No. 13. Art. 5292. DOI: 10.3390/su16135292.

7. Krüger J., Lien T.K., Verl A. Cooperation of human and machines in assembly lines // CIRP Annals. 2021. Vol. 58. No. 2. P. 628–646. DOI: 10.1016/j.cirp.2009.09.009.

8. Bogue R. Growth in e-commerce boosts the market for mobile robots in warehouses // Industrial Robot: An International Journal. 2022. Vol. 43. No. 6. P. 583–587. DOI: 10.1108/IR-08-2016-0224.

9. Khamis A., Hussein A., Elmogy A. Mobile robot navigation and collision avoidance in dynamic environments // Robotics and Autonomous Systems. 2023. Vol. 72. P. 32–52. DOI: 10.1016/j.robot.2015.04.007.

10. Silva A., Simões P., Blanc F. Supporting decision making of collaborative robot (cobot) adoption: the development of a framework // Technological Forecasting & Social Change. 2024. Vol. 204. Art. 123123. DOI: 10.1016/j.techfore.2024.123123.

11. Polonara M., Romagnoli A., Biancini G., Carbonari L. Introduction of Collaborative Robotics in the Production of Automotive Parts: A Case Study // Machines. 2024. Vol. 12. No. 3. Art. 196. DOI: 10.3390/machines12030196.

12. Țîțu A.M. et al. Cost Calculation and Deployment Strategies for Collaborative Robots in Production Lines: An Innovative and Sustainable Perspective in Knowledge Based Organizations // Sustainability. 2024. Vol. 16. No. 13. Art. 5292. DOI: 10.3390/su16135292.

13. Hermann M., Pentek T., Otto B. Design principles for Industrie 4.0 scenarios // Proceedings of the 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). 2016. P. 3928–3937. DOI: 10.1109/HICSS.2016.488.

14. Michalos G., Makris S., Papakostas N., Mourtzis D., Chryssolouris G. Automotive assembly technologies review: Challenges and outlook for a flexible and adaptive approach // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2021. Vol. 2, No. 2. P. 81–91. DOI: 10.1016/j.cirpj.2010.03.001.

15. Borangiu T., Raileanu S., Anton F. A service-oriented approach to holonic manufacturing control in the Industry 4.0 context // IFAC-PapersOnLine. 2021. Vol. 48. No. 3. P. 1421–1426. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.290.

16. Schuh G., Potente T., Wesch-Potente C., Weber A.R., Prote J.P. Collaboration mechanisms to increase productivity in the context of Industrie 4.0 // Procedia CIRP. 2021. Vol. 19. P. 51–56. DOI: 10.1016/j.procir.2014.05.016.

17. Lu Y. Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open research issues // Journal of Industrial Information Integration. 2020. Vol. 6. P. 1–10. DOI: 10.1016/j.jii.2017.04.005.

18. Xu L.D., Xu E.L., Li L. Industry 4.0: state of the art and future trends // International Journal of Production Research. 2021. Vol. 56. No. 8. P. 2941–2962. DOI: 10.1080/00207543.2018.1444806.

19. Zhao Y., Chen X., Wu Y. Impact of industrial robot on labour productivity // Insights in Global Development. 2024. Vol. 3. No. 2. Art. 100025. DOI: 10.1016/j.igd.2024.100025.

20. Liu Y. et al. The impact of industrial robots on labor investment in China // Economic Modelling. 2024. Vol. 132. Art. 106533. DOI: 10.1016/j.econmod.2024.106533.

21. Eder A. et al. The contribution of industrial robots to labor productivity growth and cross country convergence // Journal of Productivity Analysis. 2024. Vol. 61. P. 123–150. DOI: 10.1007/s11123-023-00707-x.

22. Haller J., Kaven L., Göppert A., Schmitt R.H. Industry 4.0 advancements in discrete production ramp ups: a systematic literature review // Journal of Intelligent Manufacturing. 2025. DOI: 10.1007/s10845-025-02656-8.

23. Lewicki W., Stefanowicz J., Strzelczak S. Assessment of Parameters Affecting the Efficiency of Production Processes in an Automotive Plant // Applied Sciences. 2025. Vol. 15. No. 6. Art. 3092. DOI: 10.3390/app15063092.

24. Address of the President of the Republic of Kazakhstan to the people of Kazakhstan. September 8, 2025. URL: https://www.akorda.kz (accessed: 08.09.2025)