Моделирование системы обслуживания и ремонта информационно-коммуникационного оборудования
Аннотация
Статья посвящена моделированию системы обслуживания и ремонта информационно-коммуникационного оборудования, а также созданию оценок показателей эффективности на основе выборочных значений, полученных методом имитационного моделирования. Исследование является развитием работ, в которых для оценки эффективности обслуживания и ремонта сложного оборудования предложено использовать страховой фонд, состояние которого описывается процессом риска специального вида. Новизной работы является специальное алгоритмическое обеспечение по обработке информации, содержащее вероятностные модели и алгоритмы получения результатов имитационного моделирования с использованием событийного подхода и календаря событий специального вида по трем основным факторам: а) значениям коэффициентов, позволяющих определять объемы финансовых ресурсов, необходимых для выполнения ремонтных работ по их видам; б) периодичностям платежей в страховой фонд по видам работ и их значений. В качестве показателей эффективности предложены и апробированы точечные и интервальные оценки ресурсно-затратного и финансового рисков, а также численные показатели надежности «Отказ в обслуживании» в виде средней наработки и гамма-процентного ресурса. В работе исследован реальный практически важный случай, связанный с обслуживанием и ремонтом информационно-коммуникационного оборудования. Для этого исследования подготовлены четыре варианта в которых в первом варианте значения исследуемых факторов удовлетворяют предложенным моделям, а в других вариантах нет. Для каждого варианта, используя созданное программно-алгоритмическое обеспечение, найдены оценки показателей эффективности. Результаты моделирования подтвердили правильность предложенных моделей, т.к. для первого варианта точечные оценки рисков имеют наименьшие значения, а значения численных показателей надежности наибольшие.
Скачивания
Литература
2. Syryamkin V. I. (2016) Information devices and systems in robotics and mechatronics. Tomsk : TSU. 524 p.
3. Zelentsov B. P. and Trofimov A. S. (2019) Investigation of reliability calculation models for different methods of setting the frequency of inspections. Reliability and quality of complex systems. No.1(25). P. 35–44.
4. Gerasimov O. N., Zatylkin A. V. and Yurkov N. K. (2016) Method of organizing production control and diagnostics of RES with a given level of residual resource. Reliability and quality of complex systems. No 1(13). P. 94–98.
5. Christening E. A. and Christening I. E. (2016) Diagnostics of machines and equipment. Saint Petersburg : Lan. 376 p.
6. Kovalevsky V. M., Toropov B. V. and Artemyev I. B. (2015) Diagnosis and reliability of transport technical systems. Control. Diagnostics. No 7. P. 33–36.
7. Ravin A. A. (2019) Technical diagnostics of ship power equipment. St. Petersburg : Lan. 240 p.
8. Kostyukov A. V. and Boichenko S. N. (2018) “Big Data” Technologies in Real-Time Health Monitoring Systems. The 15th international conference on condition monitoring and machinery failure prevention technologies CM2018/ MFPT2018 materials of a conference.
9. Lyfar V. A., Safonova S. A. and Ivanov V. G. (2015) Development of a method for optimizing repair and restoration work taking into account risk indicators. Technological audit and reserves of production. No 2(22). P. 11–17.
10. Sekretarev Y. A. and Mekhtiev A. D. (2015) Assessment of repair and restoration works based on monitoring of the random process of operation of the main equipment of the station. ELECTRO. Electrical engineering, electric power industry, electrical industry. No 5. P. 49–52.
11. Balovnev V. I. and Seliverstov N. D. (2016) Analysis of the duration of repair and restoration work in the modernization system of road construction equipment. Repair. Recovery. Modernization. No 7. P. 44–48.
12. Krakovsky Y. M. and Hoang N. A. (2019) Assessment of the resource-cost risk when organizing repair works of complex robotic equipment. Proceedings of Voronezh State University. Series: Systems Analysis and Information Technologies. No 4. P. 29–35. DOI
13. Krakovsky Y. M. and Hoang N. A. (2020) Assessment of the indicators of “service unavailability” when organizing repair works of complex equipment. Proceedings of Voronezh State University. Series: Systems Analysis and Information Technologies. No 1. P. 110–118. DOI
14. Krakovsky Y. M. and Hoang N. A. (2020) Modeling of equipment repair work based on the random risk process. Journal of Applied Informatics. Vol. 15. No 6. P. 5–15. DOI
15. Korolev V. Y., Bening V. E. and Shorgin S. Ya. (2011) Mathematical foundations of risk theory. Moscow : FIZMATLIT. 620 p.
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).