Creation and Implementation of Information Reserves in Big Technical Systems Maintenance
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-4-104-110
Abstract
The introduction and use of modern methods of proactive management of complex systems in decision support systems based on the collection and processing of heterogeneous data about the system and the generated precedents of events and corrective actions requires the search for new system-technical solutions for the data collection, storage and preliminary analysis, taking into account the control conditions and the characteristics of complex systems. A special feature of complex systems, such as large technical systems of industrial facilities, informatization and communication, transport, etc., is the combination of improvement stages (modernization of components) and development of systems (introduction of fundamentally new system engineering solutions) during their regular operation. In this regard, it is quite relevant to study the model for maintaining large technical systems and ways to create databases based on information reserves for decision support of proactive management. For the first time, system engineering solutions for the implementation of the original model and method based on a set of computer programs and the results of experimental tests are presented.
About the Authors
A. .. Shestakov
The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications
Russian Federation
Russian Federation
K. .. Biliatdinov
ITMO University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Шестаков А.В. Введение в методологию обработки геопространственных данных генотипа телекоммуникаций. СПб.: ГУАП, 2016. 325 с.
2. Билятдинов К.З., Шлянцев И.В., Меняйло В.В. Применение структурно-функциональной модели в методе и методике оценки качества систем // Вестник воздушно-космической обороны. 2020. № 3(27). С. 5-13.
3. ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения (с Изменением № 1). М.: Стандартинформ, 2009.
4. ГОСТ Р 58777-2019. Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям. М.: Стандартинформ, 2019.
5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93 Информационная технология (ИТ). Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению. М.: Стандартинформ, 2004.
6. ISO/IEC 25000:2014 Systems and software engineering. Systems and software. Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE). Guide to SQuaRE. 2014-03.
7. Filz M., Herrmann C., Thiede S. Simulation-based Assessment of Quality Inspection Strategies on Manufacturing Systems // Procedia CIRP. 2020. Vol. 93. PP. 777-782. DOI:10.1016/j.procir.2020.04.069
8. Hund L., Schroeder B., Rumsey K., Huerta G. Distinguishing between model- and data-driven inferences for high reliability statistical predictions // Reliability Engineering and System Safety. 2018. Vol. 180. PР. 201-210. DOI:10.1016/j.ress.2018.07.017
9. Tran V.P., Shcherbakov M., Nguyen T.A. Yet another method for heterogeneous data fusion and preprocessing in proactive decision support systems: distributed architecture approach // Proceedings of the 20th International Conference on Distributed Computer and Communication Networks (DCCN, Moscow, Russia, 25-29 September 2017). Springer International Publishing AG, 2017. PP. 319-330. DOI:10.1007/978-3-319-66836-9_27
10. Ерохин С.Д., Петухов А.Н., Пилюгин П.Л. Событийно-ориентированная политика безопасности и формальная модель механизма защиты критических информационных инфраструктур // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 4. С. 99-105. DOI:10.31854/1813-324X-2019-5-4-99-105
11. Кучерова К.Н. Прогнозирование ресурсов облачных сервисов на основе мониторинговой системы с открытым кодом // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 3. С. 100-106. DOI:10.31854/1813-324X-2020-6-3-100-106
12. Shreelekhya G., Yazhini, Senthilkumaran U., Manikandan N. Methods for evaluating software architecture-A survey // International Journal of Pharmacy and Technology. 2016. Vol. 8. Iss. 4. PP. 25720-25733.
13. Lumpkin D.R., Horton W.T., Sinfield J.V. Holistic synergy analysis for building subsystem performance and innovation opportunities // Building and Environment. 2020. Vol. 178. DOI:10.1016/j.buildenv.2020.106908
14. Билятдинов К.З., Красов А.В., Меняйло В.В. Исследование систем и анализ результатов испытаний. СПб.: Астерион, 2019. 362 с.
15. Билятдинов К.З. Анализ и оценка эффективности систем. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2020610389 от 20.12.2019. Опубл. 14.01.2020.
16. Билятдинов К.З. Расчет и анализ вероятностных характеристик системы. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2020610203 от 20.12.2019. Опубл. 10.01.2020
17. Билятдинов К.З. Расчет вероятности своевременного достижения цели функционирования системы в неблагоприятных условиях в зависимости от времени принятия и доведения управленческих решений в информационном цикле управления. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2019661734 от 22.07.2019. Опубл. 06.09.2019.
18. Билятдинов К.З. Оценка устойчивости систем. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020615328 от 25.03.2020. Опубл. 21.05.2020.
19. Билятдинов К.З. Реализация способа рациональной работы с информационными ресурсами и формирования информационных резервов системы. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2020610335 от 20.12.2019. Опубл. 13.01.2020.
Review
For citations:
Shestakov A..., Biliatdinov K... Creation and Implementation of Information Reserves in Big Technical Systems Maintenance. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(4):104-110. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-4-104-110
Views:
1895
Email this article 