Robotization in the Production of Distribution Power Transformers - Technologies, Advantages and Prospects of Industry 4.0

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7263-2026-154-1-216-228
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper explores modern approaches to introducing robotic automation in the production of power distribution transformers within the Industry 4.0 framework. It identifies the key manufacturing stages where industrial robots provide the greatest efficiency, including electrical steel cutting, coil winding, magnetic core assembly, insulation application, tank welding, and quality control. Particular attention is given to integrating robotic systems with digital manufacturing management platforms, as well as using sensors, machine vision, and real-time monitoring technologies. The findings show that robotic automation significantly improves precision and operational consistency, reduces production cycle time by approximately 30–40%, lowers defect rates from 5–7% to 2–3%, and decreases overall manufacturing costs by 15–20%. Additional benefits include improved energy efficiency, enhanced workplace safety, reduced occupational injuries, optimized resource use, and minimized human error. The study concludes that implementing robotics in transformer manufacturing establishes a foundation for smart factories and fully automated intelligent production systems driven by digitalization, big data, artificial intelligence, and predictive maintenance.