Задача идентификации производственных ситуаций в системах управления производственными процессами авиаремонтного предприятия

Описывается новый подход к решению проблемы идентификации аварийных ситуаций в процессах авиаремонтных работ путем формирования метрического пространства аварийных ситуаций и определения расстояния между его точками. Описаны основные этапы ремонта вертолетов Ми-8 и их модификаций на типовом авиаремонтном предприятии. Определены основные этапы решения задачи идентификации производственных ситуаций. На основе аппарата системной динамики сформирована математическая модель для классификации характеристик производственных ситуаций, возникающих в процессе ремонта вертолетов Ми-8. Список производственных ситуаций, контролируемых средствами вычислительной техники, составляется ведущими специалистами и включает все ситуации, влияющие на процесс выполнения производственной программы. При анализе производственной ситуации она сравнивается с известными ситуациями, занесенными в базу данных. Если в метрическом пространстве производственных ситуаций обнаруживается ее полное совпадение с известными ситуациями, то ситуация считается известной, ЛПР выдается перечень документов, необходимых для принятия адекватных управленческих решений. В противном случае в метрическом пространстве ситуаций определяется точка, наиболее близкая к возникшей ситуации, и управленческому персоналу выдаются документы, данные и рекомендации, непосредственно связанные с ситуацией, которую эта точка характеризует. Указанный процесс продолжается до тех пор, пока ЛПР не сочтет полученную информацию достаточной и не примет решения, адекватные возникшей ситуации. После окончания производственной ситуации уточненная информация по данным, документам и рекомендациям, использованным управленческим персоналом в процессе принятия решения, заносится экспертами в память ЭВМ, а сама ситуация включается в базу данных, используемую системой управления. Разработан информационно-измерительный комплекс для диагностирования дефектов геометрических параметров фюзеляжей вертолетов. Разработан программный комплекс в составе систем управления производственными процессами авиационного ремонтного предприятия. Определены показатели эффективности внедрения системы идентификации сложных производственных ситуаций на предприятии.

1. Аветисян Ю. А., Кушников В. А., Резчиков А. Ф., Родичев В. А. Математические модели и алгоритмы оперативного управления процессами ликвидации чрезвычайных ситуаций // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. № 11. С. 43—47.

2. Воробьев В. Г., Глухов В. В., Козлов Ю. В. Диагностирование и прогнозирование технического состояния авиационного оборудования. М.: Транспорт, 1984. 182 с.

3. Добрынин А. С., Гудков М. Ю., Койнов Р. С. Прецедентный подход к управлению инцидентами в автоматизированных системах управления технологическими процессами // Программные системы и вычислительные методы. 2020. № 2. С. 45—52. DOI: 10.7256/2454-0714.2020.2.31040

4. Зуев В. Е., Фадеев В. Я. Лазерные навигационные устройства. М.: Радио и связь, 1987. 160 с.

5. Инструкция по технической эксплуатации вертолета МИ-8. Книга 4. С. 45—57.

6. Марков А. И., Кушников В. А. Задача оперативного диагностирования дефектов фюзеляжа вертолета МИ-8 при проведении предварительной оценки его ремонтопригодности // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2012. С. 95—101.

7. Марков А. И., Кушников В. А. Задачи, модели и алгоритмы управления ремонтом вертолетов на авиационном ремонтном предприятии // Естественные и технические науки. № 3 (59). 2012. С. 272—274.

8. Нормы летной годности гражданских вертолетов. М.: Изд. ЦАГИ, 1987. 350 с.

9. Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Советское радио, 1976. 440 с.

10. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981 г. 220 c.

11. Фейгенбаум Э., Фельдмана Дж. Вычислительные машины и мышление, М.: Мир, 1967 г. 552 с.

12. Akhmetov, A., Shkolnikova E. The development of methods for assessing the reliability of new aircraft and engines // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 421, Iss. 1. P. 120—130.

13. Amin M., Raza K., Khan S. Maintenance practices and challenges facing aviation industry in Pakistan // Journal of Quality in Maintenance Engineering. 2019. Vol. 25, Iss. 1. P. 75—87.

14. Borisov V., Boldyrev S., Sotnikova N. Efficiency of the Aviation Enterprises Activity: The Russian Experience // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1236, Iss. 1. P. 128—137.

15. Hamdaoui M., Korichi S., Ben L. Improvement of Decision Making by Implementing a Risk Management System in Aircraft Maintenance // International Journal of Engineering & Technology. 2019. Vol. 8, Iss. 1.1. P. 276—279.

16. Porter B., Bareiss R. Holte R. C. Concept learning and heuristic classification in weak-theory domains // Artificial Intelligence. 1990. Vol. 45, Iss. 1—2. P. 229—263.