Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації та робототехніки (КІТАР)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Analysis of the data collection process about products at different stages of production(ХНУРЕ, 2025) Yechevskyi, А.; Maksymova, S.; Sotnik, S.The research is dedicated to improving the quality control system in printed circuit board manufacturing by optimizing the processes of collecting production data. Based on the analysis of modern challenges in industrial digitalization, a comprehensive approach to organizing the monitoring of technological parameters is proposed. An original conceptual model has been developed, defining the logical interconnections between data sources, methods of their acquisition, processing techniques, and the ultimate goals of production control. A systematization of data collection methods has been conducted, classified by the level of automation and the types of technologies used. The paper presents practically oriented recommendations for applying monitoring tools at various stages of the production cycle – from material preparation to the final inspection of finished products. The proposed solutions consider the criteria of technological feasibility and accuracy requirements for measurements. The implementation of the proposed approach enables full traceability of production, increases the efficiency of defect detection, and creates a foundation for building adaptive quality management systems. The research results have practical value for enterprises in the electronics industry transitioning to the principles of Industry 4.0.Публікація Classification of CRM systems(ХНУРЕ, 2025) Rudenko, M.; Sotnik, S.The research is devoted to the current problem systematizing Customer Relationship Management (CRM) systems in the context of intensive business digitalization and growing competition in the software solutions market. The study reveals the conceptual foundations of CRM as a dual-domain concept that combines a strategic approach to managing customer relationships and a technological platform for its implementation. The work analyzes the five-stage evolution of CRM systems from pre electronic card files to modern intelligent platforms with integrated artificial intelligence and machine learning. Particular attention is paid to the transformation from isolated automation tools to comprehensive solutions for orchestrating the customer experience. A classification system for CRM solutions based on four key criteria is proposed. A comparative analysis of leading CRM platforms, including HubSpot, Zoho CRM, Pipedrive, Salesforce, and Microsoft Dynamics 365, has been conducted based on parameters of functionality, ease of use, integration capabilities, and scalability. The work is of practical importance for managers, IT professionals, and consultants involved in the selection and implementation of CRM solutions in modern organizations. The research results can be used to develop a methodology for evaluating and comparing CRM systems according to the specific needs of a business. Дослідження присвячене актуальній проблемі систематизації систем управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) в умовах інтенсивної цифровізації бізнесу та зростаючої конкуренції на ринку програмних рішень. У роботі розкриваються концептуальні засади CRM як концепту з подвійною природою, що поєднує стратегічний підхід до управління взаємовідносинами з клієнтами та технологічну платформу для його реалізації. В аналізі розглянуто п'ятиетапну еволюцію CRM-систем від доелектронних карткових файлів до сучасних інтелектуальних платформ з інтегрованим штучним інтелектом та машинним навчанням. Особлива увага приділяється трансформації від ізольованих інструментів автоматизації до комплексних рішень для організації клієнтського досвіду. Запропоновано систему класифікації CRM-рішень за чотирма ключовими критеріями. Було проведено порівняльний аналіз провідних платформ CRM, зокрема HubSpot, Zoho CRM, Pipedrive, Salesforce та Microsoft Dynamics 365, на основі параметрів функціональності, зручності використання, можливостей інтеграції та масштабованості. Робота має практичне значення для менеджерів, ІТ-фахівців та консультантів, які займаються вибором та впровадженням CRM-рішень у сучасних організаціях. Результати дослідження можуть бути використані для розробки методології оцінки та порівняння CRM-систем відповідно до конкретних потреб бізнесу.Публікація Optimization of drone trajectory algorithms(ХНУРЕ, 2025) Sukhomlinova, D.; Sotnik, S.The research is devoted to the analysis and development of methods for optimizing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) trajectories to enhance their autonomy and efficiency in various operating conditions. The work systematizes three main groups of route planning algorithms: classical methods (A, Dijkstra, RRT/RRT), evolutionary approaches (genetic algorithms, particle swarm optimization), and machine learning technologies (deep reinforcement learning). Key trajectory quality criteria are defined - energy efficiency, navigation safety, and flight time minimization. The algorithms were experimentally tested in simulated urban and rural environments with varying obstacle densities. The advantages of different methods were established depending on the specifics of the environment and the nature of the mission. The results demonstrate the importance of individually selecting algorithmic solutions according to the application conditions and can be used in the development of autonomous control systems for drones in logistics, agricultural production, monitoring, and rescue operations. Дослідження присвячене аналізу та розвитку методів оптимізації траєкторій безпілотних літальних апаратів (БПЛА) для підвищення їх автономності та ефективності в різних умовах експлуатації. У роботі систематизовано три основні групи алгоритмів планування маршрутів: класичні методи (A, Дейкстри, RRT/RRT*), еволюційні підходи (генетичні алгоритми, оптимізація рою частинок) та технології машинного навчання (глибоке підкріплення навчання). Визначено ключові критерії якості траєкторій – енергоефективність, безпека навігації та мінімізація часу польоту. Алгоритми були експериментально протестовані у змодельованих міських та сільських середовищах з різною щільністю перешкод. Було встановлено переваги різних методів залежно від специфіки середовища та характеру місії. Результати демонструють важливість індивідуального підбору алгоритмічних рішень відповідно до умов застосування і можуть бути використані при розробці автономних систем управління дронами в логістиці, сільськогосподарському виробництві, моніторингу та рятувальних операціях.Публікація Features of automatic working time control systems(ХНУРЕ, 2025) Cherednichenko, T.; Sotnik, S.The research is devoted to the development and implementation of automatic working time control systems, which are an important tool for improving personnel management efficiency and optimizing business processes. The paper discusses the features of creating a web application based on the Vuetify framework, using the SQLite database and the server part on Node.js. The main focus is on automating work time accounting processes, including employee check-in/check-out registration, performance analysis, and report generation. The study analyzes the advantages of using a lightweight SQLite database for small and medium-sized organizations, as well as the integration of modern front-end technologies to create a user-friendly interface. The work includes the practical implementation of the system, demonstrating its functionality, and provides an analysis of the challenges associated with ensuring data security, scalability, and integration with other systems. Visual elements such as diagrams and graphs contribute to a better understanding of the structure and functionality of the developed application. The study emphasizes the importance of automated systems for modern organizations, offering recommendations for their implementation and improvement. Дослідження присвячене розробці та впровадженню автоматизованих систем контролю робочого часу, які є важливим інструментом для підвищення ефективності управління персоналом та оптимізації бізнес-процесів. У статті обговорюються особливості створення веб-додатку на базі фреймворку Vuetify, з використанням бази даних SQLite та серверної частини на Node.js. Основна увага приділяється автоматизації процесів обліку робочого часу, включаючи реєстрацію приходу/виходу працівників, аналіз продуктивності та формування звітів. Дослідження аналізує переваги використання легкої бази даних SQLite для малих та середніх організацій, а також інтеграцію сучасних фронтенд-технологій для створення зручного інтерфейсу. Робота включає практичну реалізацію системи, демонструючи її функціональні можливості, а також надає аналіз проблем, пов'язаних із забезпеченням безпеки даних, масштабованістю та інтеграцією з іншими системами. Візуальні елементи, такі як діаграми та графіки, сприяють кращому розумінню структури та функціональності розробленого додатку. Дослідження підкреслює важливість автоматизованих систем для сучасних організацій, надаючи рекомендації щодо їх впровадження та вдосконалення.Публікація “Web application security: protection against modern cyber threats” Overview of key vulnerabilities (XSS, CSRF, SQL injections), protection methods, use of HTTPS, authentication, and authorization(ХНУРЕ, 2025) Andreiev, A.; Sotnik, S.The research highlights critical aspects of web application security in the context of growing cyber threats. The main focus is on the analysis of common web application vulnerabilities, including XSS, CSRF, and SQL injection, as well as modern protection methods against them. The work discusses the importance of using the HTTPS protocol and robust authentication and authorization systems as fundamental components of a secure web architecture. Particular attention is paid to a comprehensive protection approach that combines technical solutions with organizational measures. The research is not limited to theoretical aspects but provides practical recommendations for implementing protection systems in real-world web applications. A critical analysis of modern threats and countermeasures provides a balanced view of the state of web application security. Visual elements in the work contribute to a better understanding of complex security concepts. Overall, the research emphasizes the key role of a comprehensive security approach in ensuring the reliable operation of web applications. Дослідження висвітлює критичні аспекти безпеки веб-додатків у контексті зростаючих кіберзагроз. Основна увага приділяється аналізу поширених уразливостей веб-додатків, включаючи XSS, CSRF та SQL-ін’єкції, а також сучасних методів захисту від них. У роботі обговорюється важливість використання протоколу HTTPS та надійних систем автентифікації та авторизації як фундаментальних компонентів безпечної веб-архітектури. Особлива увага приділяється комплексному підходу до захисту, який поєднує технічні рішення з організаційними заходами. Дослідження не обмежується теоретичними аспектами, а надає практичні рекомендації щодо впровадження систем захисту у реальних веб-додатках. Критичний аналіз сучасних загроз та заходів протидії забезпечує збалансований огляд стану безпеки веб-додатків. Візуальні елементи роботи сприяють кращому розумінню складних концепцій безпеки. Загалом, дослідження підкреслює ключову роль комплексного підходу до безпеки для забезпечення надійної роботи веб-додатків.Публікація Review and selection of optimal sensors for building a production facility microclimate monitoring system(ХНУРЕ, 2025) Fesenko, A.; Sotnik, S.The study examines modern sensors for monitoring the microclimate of industrial premises, such as temperature, humidity, pressure, CO₂ concentration, dust, noise, and light sensors. A review of their characteristics and selection criteria, such as accuracy, cost, reliability, power consumption, and ease of integration, was conducted. The selection of specific sensors for the indoor (BME280 + MH Z19D) and outdoor (BMP290L + SHT40) modules is justified. The obtained results demonstrate an optimal balance between functionality, accuracy, and cost effectiveness for building a microclimate monitoring system. Дослідження розглядає сучасні сенсори для моніторингу мікроклімату приміщень промислового призначення, такі як сенсори температури, вологості, тиску, концентрації CO₂, пилу, шуму та освітленості. Було проведено огляд їх характеристик та критеріїв вибору, таких як точність, вартість, надійність, споживання енергії та простота інтеграції. Обґрунтовано вибір конкретних сенсорів для внутрішнього (BME280 + MH Z19D) та зовнішнього (BMP290L + SHT40) модулів. Отримані результати демонструють оптимальний баланс між функціональністю, точністю та економічною ефективністю для системи моніторингу мікроклімату в будівлі.Публікація Methods of Automated Monitoring and Control System of Greenhouse Complex(2025) Dolhosheia, I.; Tsymbal, O.The study considers methods of an automated monitoring and control system for a greenhouse complex aimed at increasing production efficiency and optimizing resource consumption. The proposed mathematical models describe the dynamics of the main microclimate parameters, in particular temperature, humidity, CO₂ concentration and soil moisture, which allows for precise process control. Based on the obtained models, a decision-making logic was built that combines threshold rules, fuzzy logic and adaptive control, ensuring flexibility and reliability in changing conditions. The numerical simulation demonstrated the system's ability to maintain stable environmental parameters with minimizing energy costs and water consumption. The results confirm that the implementation of such systems contributes to increasing yields, improving product quality and sustainable development of the agricultural sector in the conditions of Industry 4.0 and Industry 5.0.Публікація Numerical Study of Algorithms to Construct Optimal Trajectories for Collaborative Robots in Industry 5.0 Manufacturing Scenarios(2025) Elgun JabrayilzadeThis study considers the problem of numerical modeling of algorithms for constructing optimal trajectories for collaborative robots in Industry 5.0 production scenarios, where the key aspect is safe and effective interaction with a dynamic environment and humans. The developed mathematical models are based on potential function methods and multi-criteria optimization, which allows combining obstacle avoidance, energy consumption reduction, and task execution time minimization. Numerical modeling has shown that the actual trajectory of the robot remains convergent to the desired one even in the presence of obstacles, confirming the adaptability of the algorithms to unpredictable changes in the environment. Analysis of the time error showed its short-term increase during maneuvering and subsequent stabilization, which indicates the reliability of the proposed models. The study of the smoothness of movement confirmed the absence of sharp changes in the curvature of the trajectory, which ensures safety and comfort of operation in production processes. The results obtained prove the feasibility of using the developed approaches to create intelligent robotic systems capable of increasing production efficiency, reducing accident risks, and improving the quality of interaction between robots and humans in the Industry 5.0 concept.Публікація Analysis of operator identification methods in the working area of a collaborative manipulator robot(2025) Molozhanov, L.; Gurin, D.The paper presents the results of the analysis of modern methods of operator identification in the working area of a collaborative robot-manipulator, which is important in the context of safe and effective interaction between a person and a robotic system. Sensor approaches, computer vision methods, biometric technologies, algorithms based on deep neural networks, as well as integration solutions using data fusion and fuzzy logic are considered. It is shown that sensor methods provide basic security, but are limited in accuracy, while computer vision and deep learning allow achieving high detail in identification, although they require significant computing resources. Biometric approaches create conditions for personalization of interaction, but may lose effectiveness in a production environment with a high level of noise and the need to use personal protective equipment. Data integration methods increase the stability of the system and its ability to work in conditions of uncertainty, ensuring multi-level adaptability. The analysis confirms that optimal solutions should be based on a combination of several methods, which is consistent with the concept of Industry 5.0 and contributes to the development of new generation cognitive robotic systems.Публікація Застосування інтелектуальних систем управління робототехнічними системами для досягнення цілей сталого розвитку у сфері гуманітарного розмінування(2025) Янушкевич Д. А.; Іванов, Л.; Толкунов, І.У доповіді розглядаються актуальні питання щодо досягнення цілей сталого розвитку у сфері гуманітарного розмінування із застосуванням робототехнічних систем. Розв’язання цієї проблеми потребує креативності, комплексного підходу та інтелектуальних систем управління. Це дозволяє розробити моделі управління робототехнічною системою як на рівні прийняття рішень, так і на виконавчому рівні.Публікація Using digital twins and artificial intelligence for the synchronization of physical and virtual collaborative robots(2025) Lisovskyi, A.This study proposes an approach to synchronizing physical and virtual collaborative robots based on the concept of digital twins and artificial intelligence tools. The proposed mathematical models allow formalising the processes of reflecting the real state of robots in a digital environment and minimising synchronisation errors. Particular attention is paid to the use of prediction, data filtering, and reinforcement learning algorithms that ensure the adaptability and stability of the system. The paper analyses the advantages of direct, predictive, and hybrid synchronisation methods and evaluates their effectiveness in a multi-user environment. The use of artificial intelligence allows for an increase in the level of autonomy and safety of human-robot interaction. The results of the study demonstrate the promise of integrating digital twins into modern robotic systems and open up opportunities for creating scalable and flexible manufacturing solutions.Публікація Development of a model for decentralized control of a group of collaborative robot manipulators(2025) Maksymova, S.; Shakhov, P.The paper considers an approach to developing a model for decentralized control of a group of collaborative robot manipulators, focused on increasing autonomy, adaptability, and safety in a dynamic production environment. The proposed solution allows minimizing dependence on centralized computing resources, reducing the risks of system failures, and ensuring effective interaction of robots in the joint performance of complex manipulation tasks. The results of the study demonstrate the prospects of decentralized models for implementing the concepts of Industry 5.0.Публікація Research on Methods for Controlling a Group of Mobile Robots Under Uncertainty(2025) Moisieiev, M.; Yevsieiv, V.The article considers modern methods for controlling a group of mobile robots in environments with a high level of uncertainty, which is a relevant task in the context of the development of the Industry 5.0 concept. The main attention is paid to the analysis of centralized and decentralized approaches, probabilistic models, fuzzy logic, collective intelligence methods, and reinforcement learning algorithms. The conducted research demonstrates their features, advantages, and limitations when applied in production and service scenarios. It is shown that decentralized and bioinspired methods provide high stability and scalability, while probabilistic models and fuzzy logic allow you to work effectively with incomplete information. Machine learning methods provide the ability to adapt and self-learning, but require significant computing resources. The results obtained indicate the feasibility of integrating different approaches into hybrid systems, which allows you to increase the efficiency and reliability of group control of robots in complex environments.Публікація Analysis of Object Identification Methods for FPV Drones(2025) Chebanchyk, D.; Yevsieiv, V.The abstracts of the report consider modern methods of object identification for FPV drones with an emphasis on their application in real time and under conditions of limited computing resources. Classical approaches based on keypoint extraction, deep convolutional neural networks, semantic and instance-segmentation methods, as well as state filters and lightweight optimized models are analyzed. The study shows that each of the methods has its advantages and limitations depending on the accuracy, processing speed and complexity of the environment. Special attention is paid to hybrid approaches that combine the advantages of several methods to ensure stable and effective object identification on board FPV drones. The results obtained emphasize the need to optimize algorithms and adapt models to the resource constraints of drones to ensure reliability and accuracy of operation in dynamic conditions.Публікація Використання методів комп’ютерного зору та штучного інтелекту для автоматизації підготовки CAD-документації друкованих плат(2025) Онищенко, В.; Малий, О.; Мірошніченко, В.Розглянуто застосування методів комп’ютерного зору та штучного інтелекту для автоматизації підготовки CAD-документації друкованих плат. Показано обмеження традиційних ручних підходів і сучасних CAD/CAE-систем у випадках відсутності вихідних проєктних файлів. Проаналізовано ключові етапи процесу — попередню обробку зображень, сегментацію, класифікацію та формування структурованих даних. Окреслено основні виклики та перспективи розвитку, зокрема створення відкритих датасетів і відновлення електричних схем.Публікація Оцінка технічного стану технологічного обладнання та діагностика неполадок у його роботі в умовах невизначеності(2025) Білоусов, М.; Стародубцев, М.; Шибанов, С.; Невлюдова, В.; Макаренко, Г.У статті показано, що проблема оцінки технічного стану технологічного обладнання в умовах невизначеності може розглядатися як проблема розпізнавання образів і розроблено класифікаційну модель оцінки технічного стану технологічного обладнання, що реалізує один з можливих підходів до розпізнавання стану об’єкта діагностування – виділення ознак та класифікацію з подальшою ідентифікацією стану об’єкта. Встановлено, що найчастіше аварійна ситуація в роботі технологічного обладнання характеризується неявно вираженими ознаками. Запропоновано модель діагностики неполадок в роботі обладнання, яка дозволяє в умовах неповноти інформації та обмеженості часу діагностування прийняти рішення про тип дефекту з множини можливихПублікація Integration of Artificial Intelligence in Assistive Robots: Challenges and Opportunities(2025) Stetsenko, K.Assistive robots are increasingly becoming an essential component in providing support to people with disabilities and elderly individuals. The integration of artificial intelligence (AI) enhances their capability to interact naturally with humans, understand context, and provide adaptive assistance. This article discusses current AI applications in assistive robotics, technical and ethical challenges, and opportunities for future development. The study also includes an overview of experimental mobile robotic platforms with manipulator capabilities.Публікація Digital Technologies for Monitoring the Dielectric Properties of Carbon-Carbon Composites(2025) Ovcharenko, V.; Tokarieva, O.The paper discusses the implementation of digital technologies in monitoring the dielectric properties of carbon-carbon composites. It is shown that real-time me asurement of complex dielectric permittivity enables control of key parameters during graphitization, pyrolysis, and impregnation processes. The integration of dielectric spectroscopy methods with automated control and digital modeling systems is substantiated, ensuring adaptability and accuracy of modern manufacturing processes.Публікація Comparative Analysis of Neural Network Architectures for Intelligent Microclimate Control in Production(2025) Yevsieiev, V.; Holod, I.A comparative analysis of neural network architectures (MLP, RNN, NNARX) for predicting microclimate parameters in industrial cyber-physical systems has been carried out. The advantages of NNARX in reproducing environmental dynamics are demonstrated, and its application for intelligent control is substantiated.Публікація Mathematical Model of Adaptive Control of a Collaborative Mobile Manipulator in a Shared Working Environment(2025) Yevsieiv, V.This paper presents a mathematical model of adaptive control of a collaborative mobile manipulator in a shared working environment that meets the requirements of safe and effective human-robot interaction. The developed approach is based on an adaptive controller that provides accurate tracking of the desired trajectory even in the presence of parameter uncertainties. Numerical simulations have shown that the actual robot trajectory practically coincides with the given one, and the error does not exceed 0.05 rad and decreases asymptotically over time. In addition, the parametric adaptation system demonstrated a gradual approximation of the estimated parameter to the true one, which confirms the model's ability to self-learn in dynamic conditions. The results obtained indicate the high efficiency of the proposed method, its stability and prospects for implementation in the production processes of Industry 5.0.