Разработка инструментов поддержки принятия решений по управлению техническим обслуживанием на местах эксплуатации машин и оборудования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Чихладзе Зураб Давидович

• Чихладзе Зураб Давидович
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Чихладзе Зураб Давидович

Введение

Глава 1. Анализ проблемы обеспечения качества процесса технического обслуживания и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

1.1. Проблемы технического обслуживания и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

1.2. Исследования процесса технического обслуживания

и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

1.3. Обзор современных подходов к поддержке принятия решений

1.4. Выводы по Главе

Глава 2. Формализация и моделирование процесса технического

обслуживания и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

2.1. Формализация процесса технического обслуживания и ремонта

машин и оборудования на местах эксплуатации

2.2. Моделирование процесса технического обслуживания и ремонта машин

и оборудования на местах эксплуатации

2.3. Метод настройки параметров модели процесса выполнения работ для установления соответствия переменных состояния модели и переменных состояния ее прообраза

2.4. Выводы по Главе

Глава 3. Имитационное моделирование процесса технического

обслуживания и ремонта техники на местах эксплуатации

3.1. Разработка имитационной модели технического обслуживания и

ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

3.2. Проведение оптимизационного эксперимента имитационной модели технического обслуживания и ремонта техники на местах эксплуатации

3.3. Результаты апробации инструментов поддержки принятия решений технического обслуживания и ремонта техники на местах эксплуатации

3.4. Выводы по Главе

Выводы и заключение

Принятые сокращения

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка инструментов поддержки принятия решений по управлению техническим обслуживанием на местах эксплуатации машин и оборудования»

Актуальность темы исследования

Современные тенденции развития машин, оборудования и технологических систем проявляются в увеличении сложности конструкции и многофункциональности техники, что приводит в эксплуатации к росту потенциально возможных отказов и сбоев в работе. Благодаря развитию средств диагностики и мониторинга технического ресурса, а также компьютерным технологиям обработки больших данных, стал возможным переход к эксплуатации техники по ее фактическому состоянию, когда процессы технического обслуживания и ремонта (ТОиР) выполняются в требуемом по факту объеме, а не в соответствии с усредненными данными плана обслуживания.

С одной стороны, этот подход обеспечил экономию ресурсов на организацию и выполнение ТОиР. С другой стороны, это позволило четко увидеть проблему качества выполнения процессов ТОиР, особенно на местах эксплуатации, когда требуется организовать выезд ремонтных бригад. На практике это выражается в несоблюдении регламентов выполнения процессов ТОиР, требований к численности и квалификации технического персонала, а в результате не выполняются сроки ремонта, что снижает эффективность организации послепродажного обслуживания в целом.

Настоящая проблема наиболее актуальна для машин, эксплуатация которых подразумевает выполнение ТОиР непосредственно на площадке эксплуатации (технологическое оборудование для тяжёлого и среднего машиностроения, особенно задействованное в энергетическом и нефтегазовом секторе), из-за невозможности их исключения из производственного процесса и экономической нецелесообразности, обусловленной длительными простоями и снижением выпуска конечной продукции. Однако у ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации имеются свои особенности, обусловленные дефицитом средств механизации и автоматизации, отсутствием достоверных данных о фактическом состоянии машин и оборудования, что в итоге приводит к проблеме снижения

достоверности прогнозирования сроков выполнения работ, так как сложно, а часто и невозможно определить количество необходимых специалистов в ремонтной бригаде, объемы требуемых для ремонта ресурсов, особенно с учетом вероятного брака запасных частей.

В результате это приводит к нестабильности работы бригад ТОиР, незаконченным ремонтам, которые могут растягиваться на длительные сроки, к повторным ремонтам ранее отремонтированных узлов, низкому качеству организации и выполнения работ ТОиР, претензиям и штрафам со стороны эксплуатантов и постоянной реорганизации процессов ТОиР в производственных компаниях. Низкий уровень анализа процессов ТОиР и отсутствие показателей для оценки качества выполнения работ приводит к накоплению больших объемов несогласованных данных, увеличению сроков обработки информации на

каждом этапе, что также непосредственно влияет на результативность и ритмичность работ. Применяемые на сервисных предприятиях инструменты анализа и планирования ТОиР не позволяют, без привлечения сторонних организаций, осуществлять оперативный прогноз влияния количества специалистов на результаты работ в динамике, что влияет на эффективность принятия решений руководством.

Таким образом, актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью разработки совокупности инструментов поддержки принятия решений по организации ТОиР, основанных на моделировании широкого диапазона возможных сценариев процессов выполнения ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации. Степень ее разработанности:

Исследования проблемы планирования регламентированного ТОиР машин и оборудования в промышленности освещены в работах Аксенова А.П., Грищенко В.А., Немченко Ю.М. Николенко Б.М., Гильбуха А.Я., Николенко А.М., Пинемасова А.М. Матюшина В., Пустонина Л.С., Горчукова К.А., Желдакова И.Я. Вопросами оперативно-производственного планирования занимались Скорнякова Е.А. Зубкова Н.В. Назаренко М.А.; значительный вклад в

развитие проблем стратегического планирования процессов ТОиР внесли ученые: Абалкин Л.И., Виханский О.С., Клейнер Г.Б., Ковалев А.П., Рыжикова Т.Н.. Вопросы управления жизненным циклом продукции освящены в научных работах А.А. Колобова, А.Е. Бром, Г. Голдсмит (G. Goldsmith), Омельченко И.Н., Д.М. Джонстон (J.M. Jhonston). Анализом и тенденциями развития систем ТОиР занимались: Эламик В.Ю., А Томас (A. Thomas), Г.А. Тродд (G.A. Trodd)

Анализ указанных работ показал, что данные работы рассматривают либо узкие области поддержки эксплуатации, либо процессы управления жизненным циклом продукции в целом. Сложилась проблемная ситуация, сущность которой заключается в том, что разработанный научно-методический аппарат не учитывает особенности процессов ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации и не позволяет оперативно прогнозировать весь диапазон возможных сценариев протекания ремонтных работ.

Цель исследования:

Обеспечить повышение качества выполнения процессов ТОиР за счет разработки комплекса инструментов поддержки принятия решений по управлению техническим обслуживанием машин и оборудования на местах эксплуатации, включающего нечеткую и имитационную модели ремонтных работ для оперативного планирования сроков выполнения работ, необходимого количества и специализации персонала.

Объектом исследования является процесс ТОиР техники на местах эксплуатации. Предметом исследования являются методы совершенствования процессов ТОиР техники на местах эксплуатации.

Задачи исследования:

1.Анализ проблемы обеспечения качества работ по ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации и подходов к организации послепродажного обслуживания.

2. Исследование структуры и ключевых элементов процессов ремонта техники на местах её эксплуатации и формирование параметрической базы знаний качественного состояния работ по ТОиР.

3. Моделирование процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации на основе системы оценки о качестве работ, построенной с использованием теории нечетких множеств.

4. Разработка метода настройки параметров модели процесса ТОиР машин и оборудования на местах их эксплуатации для ее адаптации к реальному процессу работ.

5. Разработка имитационной модели процесса ТОиР для оперативного прогнозирования результатов работ, требуемого количества и специализации персонала, задействованных в процессе ремонтных работ.

6. Апробация и верификация разработанных инструментов поддержки принятия решений на основе оценки качества выполнения процесса ТОиР.

Научная новизна работы:

1. Разработана модель процесса ТОиР, построенная с использованием теории нечетких множеств и позволяющая, в отличии от существующих, четко оценивать слабоформализованные критерии времени выполнения работ.

2. Разработан метод настройки параметров модели процесса ТОиР для установления соответствия переменных модели и состояния реального ремонтного процесса, включающий коэффициент сходства и алгоритм определения близости модели и процесса, что обеспечивает адаптацию модели под реальные условия выполнения работ.

3. Построена имитационная модель процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации, которая, в отличии от существующих, позволяет оперативно планировать необходимое количество и специализацию персонала, а также сроки окончания ремонта.

Соответствие паспорту научной специальности 2.5.22:

- №16 Моделирование и оптимизация организационных структур и производственных процессов, вспомогательных и обслуживающих производств. Экспертные системы в организации производственных процессов;

- №23 Разработка и совершенствование методов и средств планирования и управления производственными процессами и их результатами.

Практическая значимость работы заключается в повышении результативности процесса принятия управленческих решений по организации процессов ТОиР на основе применения разработанных инструментов, позволяющих сократить количество нарушений при выполнении ремонтов за счет возможности оперативного прогноза сроков и количества персонала, что в целом повысит качество выполненных работ по ТОиР.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель процесса ТОиР, построенная с использованием теории нечетких множеств, представляющая собой базу знаний и позволяющая использовать опыт экспертов для повышения результативности работ.

2. Метод настройки параметров модели процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации для установления соответствия переменных состояния модели переменным состояния её прообраза, который позволяет проводить оценку точности построенной модели процесса ТОиР и адаптировать модель под реальные ремонтные процессы.

3. Имитационная модель процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации, позволяющая оперативно прогнозировать сроки окончания работ, требуемое количество и специализацию персонала.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют научные труды зарубежных и отечественных ученых в области организации производства. Методы исследования в диссертации базируются на основных положениях теории организации машиностроительного производства, математического и имитационного моделирования процессов.

Степень достоверности и апробация результатов:

Достоверность материалов диссертационной работы основывается на использовании в диссертации признанных положений отечественной и зарубежной науки, апробированных методов и средств исследования,

статистических материалов, нормативных документов, результатов измерений и расчетов, разработок признанных научных коллективов и научных авторитетов, а также подтверждение результатов применения инструментов поддержки принятия решений был проведен расчет и анализ результатов выполненных ремонтных работ АО «Промкатализ» за два года, а проведенная оценка достоверности позволила сделать вывод об отсутствии случайного характера в повышении качества результатов работ. Применение в АО «МКБ «Факел» инструментов, разработанных в рамках диссертационного исследования, позволило упростить расчеты в процессе разработки эксплуатационной документации. Положительные результаты применения разработанных инструментов подтверждены соответствующими актами внедрения и реализации результатов диссертации (Приложение П.1.).

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций диссертации опирается представительность и достоверных данных, корректность методик исследования и проведенных экспериментов моделирования и расчетов. Что также подтверждается апробацией и результатами практической реализации результатов работы. По результатам апробации инструментов поддержки принятия решений по управлению ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации было зафиксировано повышение качества и эффективности работ.

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 5 научных работах в рецензируемых журналах ВАК РФ, а также докладывались, обсуждались и опубликованы в сборниках материалов 6 научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и заключения, списка литературы из 102 наименований, приложения. Диссертация содержит 162 страницы основного текста, 94 рисунка, 7 таблиц.

1.1. Проблемы технического обслуживания и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

По оценкам различных экспертов [1], в среднем парк отечественного оборудования нуждается в обновлении на 40-60%. Как правило, руководство предприятия не заботятся о том, чтобы обеспечить эффективную работу оборудования на протяжении всего его жизненного цикла. Стоимость владения оборудованием включает в себя не только расходы на покупку и доставку. Зачастую более современные и дорогие инструменты имеют меньшую стоимость ремонта, так как оснащены современной системой самодиагностики, которая заранее предупреждает о возможных неисправностях, что позволяет обслуживающему персоналу быть готовым к их возникновению, а значит, тратить меньше ресурсов, чем при возникновении неожиданных проблем. Однако, не все компании могут приобрести такое высокотехнологичное оборудование, а средства диагностики используются слишком редко. В России существует тенденция ставить во главу угла «сиюминутную выгоду», минимизируя бюджет на обслуживание оборудования, что в конечном итоге приводит к обратному результату — увеличению затрат. Это связано с тем, что в определенный момент неисправность оборудования неизбежна, но поскольку средств на ремонт не хватает, внезапный ремонт организовать сложно, поэтому на устранение неисправности требуется значительно больше средств.

Чтобы максимально увеличить производительность оборудования, необходимо принять ряд мер. В первую очередь, важно обеспечить его надежное функционирование. Как отмечается в [2], надежность — это комплексная свойство объекта, которое в зависимости от назначения объекта и условий его применения может включать в себя безотказность, долговечность,

ремонтопригодность и сохраняемость или определенные сочетания этих свойств. Согласно [3], на большинстве предприятий нашей страны коэффициент полезного действия ниже, чем в более развитых странах. Поэтому очень важно понять, что снижает коэффициент использования, и применить стратегии эффективного технического обслуживания и ремонта при снижении затрат. Использование этих методов рационального технического обслуживания позволяет осуществить: совершенствование организации работ по техническому обслуживанию; установление обоснованных видов и объемов ремонта/обслуживания, а также планирование работы ремонтного персонала; полнее использовать межремонтные ресурсы машин; сократить расход запасных частей.

Средства повышения эффективности процессов ТОиР разделяются на:

1) программные модули ТОиР, которые необходимо адаптировать под специфическую деятельность сервисной организации;

2) стандарты, которые не всегда применимые в процессе ТОиР предприятия (государственные и отраслевые стандарты, а также стандарты концернов, корпораций, предприятий);

3) методические материалы отраслевых советских институтов, которые не отвечают современным требованиям в том числе из-за недостатка финансирования служб ТОиР.

Таким образом, можно сделать вывод, что имеющихся средств поддержки организации ТОиР явно недостаточно [4], а следовательно, требуется актуализация и адаптация данных средств, включающую в себя пересмотр методического обеспечения [5; 6], программно-информационных и математических методов решения задач [4; 7]. процесса анализа информации [815]. Проблему можно решить повсеместной заменой машин и оборудования на современные образцы, включающие в себя встроенные системы диагностирования и детально проработанную эксплуатационную документацию. Однако, не все предприятия могут приобрести такое высокотехнологичное оборудование, а средства диагностики используются слишком редко. В России существует тенденция ставить во главу угла «сиюминутную выгоду»,

минимизируя бюджет на обслуживание оборудования, что в конечном итоге приводит к обратному результату — увеличению затрат. Это связано с тем, что в определенный момент неисправность оборудования неизбежна, но поскольку средств на ремонт не хватает, внезапный ремонт организовать сложно, поэтому на устранение неисправности требуется значительно больше средств. Для поддержания работоспособности машин и механизмов промышленный сектор вынужден тратить значительные средства и трудозатраты на техническое обслуживание, ремонт и капитальный ремонт - эти расходы являются частью технической эксплуатации. Минимизация этих затрат при сохранении работоспособности оборудования на протяжении всего жизненного цикла является сложной задачей. Пионером в этой области стала рыбная промышленность СССР, разработавшая комплексную систему текущего обслуживания и ремонта для судов, выпускаемых массово. Эта работа должна была повысить эффективность эксплуатации за счет переноса части заводских ремонтов в условия, обеспечивающие соблюдение стандартов надежности.

Специфика химического производства, в свою очередь, требует не только знаний и навыков в области технического обслуживания и ремонта оборудования, но и организованной системы управления деятельностью. Реализация успешной стратегии ТОиР может принести таким предприятиям значительные преимущества, а развитие цифровых технологий открывает широкие возможности. За последние несколько десятилетий произошли значительные изменения в производственном ландшафте химических предприятий: внедряются более совершенные технологии производства, новые материалы, модернизированное оборудование и автоматизированные системы управления технологическими процессами. Кроме того, развивается обработка данных о состоянии производства, внедряются методы мониторинга процессов и диагностики оборудования, цифровые технологии все активнее используются в отрасли. Однако, действующие регламенты технического обслуживания оборудования и организации труда в рамках единой системы планово -предупредительного ремонта остались практически неизменными. Для новых,

высокотехнологичных моделей такие протоколы вообще отсутствуют. В научных работах Гацковца П. [16], Келли Э. [17] и коллектива авторов из [18] представлены обширные исследования по стратегиям технического обслуживания оборудования. В частности, П. Гацковец провел тщательный анализ классификации этих стратегий, в работе Э. Келли представлен обширный обзор традиционных подходов к техническому обслуживанию и их практического использования. Коллективом авторов [18] проведены работы исследовали различные методики, используемые для оптимизации процессов технического обслуживания на химических предприятиях.

Прогностическое обслуживание подходит для высокотехнологичного оборудования, оснащенного датчиками, программным обеспечением и прочими устройствами телеметрии, благодаря чему возможен сбор и анализ данных, прогнозирование отказов оборудования и соответствующее планирование мероприятий ТОиР. При этом, планирование самих диагностических процедур отсутствует, а частота проверок устанавливается по ситуации. Для эффективной реализации этой стратегии необходимо выполнение ряда задач. Техническое обслуживание по состоянию (CBM - condiction based manitenance) - это стратегия, которая объединяет профилактическое обслуживание с анализом данных мониторинга состояния и анализа производительности оборудования. Этот метод предполагает проведение плановых профилактических мероприятий, а также включает в себя сбор данных непосредственно с оборудования и использует прогнозную простою или потере производительности [19, 20, 21]. Однако эта стратегия вовсе не предполагает отсутствие мероприятий ТОиР, а напротив, такие мероприятия должны обеспечить работоспособность оборудования на максимально возможный срок без ремонта.

Техническое обслуживание, ориентированное на надежность (RCM -reliability centered maintenance). RCM - это системный подход, в соответствии с которым оцениваются функции оборудования и последствия его отказа, затем определяются наиболее рентабельные задачи обслуживания, которые могут быть

выполнены для обеспечения наивысшего уровня надежности оборудования и обеспечения безопасности эксплуатации.

Наряду с представленными выше стратегиями можно выделить общие для них задачи, обеспечивающие эффективность каждой из представленных стратегий. Которые заключаются в необходимости поддержания и повышения уровня квалификации ремонтного персонала, а также ведения, сбора и анализа информации эксплуатации и предшествующих ремонтов. По данным зарубежных источников, до четверти поломок оборудования происходит по вине работников ремонтного подразделения, а около 40-90% аварий и травм на транспорте, в энергетических системах и на производстве в различных отраслях связаны с неправильными действиями рабочего персонала [22]. Поэтому выполнение ремонтных работ, проверка законченных ремонтов и определение их соответствия требованиям не менее важны, чем первичное обнаружение неисправностей. Для этого требуется значительное количество квалифицированных специалистов по технической диагностике, которые становятся все более редкими на рынке труда. Таким образом, это еще раз подчеркивает, что качество работы зависит от специализации, компетентности и укомплектованности персонала ремонтных подразделений.

Неэффективность систем управления по-прежнему является общей проблемой для многих компаний [23, 24]. Отечественные фирмы постепенно начинают осознавать ценность оптимизации управления основными фондами. В первую очередь это касается обслуживания и ремонта оборудования, на которые приходится значительная часть общих затрат, особенно для ресурсоемких организаций. В зависимости от отрасли и размера предприятия затраты на ТОиР могут составлять от 10% до 40%. Если учесть крайнюю степень износа оборудования, например, в газовой промышленности (почти 60%) или нефтепереработке (80%) [25], то становится ясно, что для решения этой проблемы недостаточно полагаться на внутренний ремонтный резерв. А следовательно, складывается общая тенденция передачи части работ ТОиР специализированным сервисным организациям. Однако вопрос работ сервисных предприятий,

принявших на себя обязательства выполнения ряда работ по ТОиР техники предполагает необходимость решение вопросов качества и экономической эффективность работ средствами и силами сервисной организации. Для решения, которых необходимо детально исследовать процесс ТОиР техники в местах эксплуатации, а также определить основные зависимости и подходы к поддержке принятия решений в процессе управления, а также разработать оценочную систему, позволяющую осуществлять контроль качества и эффективность работ. Для оценки качества выполненных работ по ТОиР необходимо определить и учитывать наиболее значимые факторы.

Таким образом, для оценки качества выполненных работ по ТОиР необходимо более детально разобрать процесс ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации и разработать много-факториальный коэффициент, позволяющий обеспечить общую оценку процесса.

1.2. Исследование процесса технического обслуживания и ремонта машин и оборудования на местах эксплуатации

Выполнение работ ТОиР техники в местах эксплуатации имеются свои сложности, связанные с отсутствием средств механизации и автоматизации, отсутствием предварительных достоверных данных о фактическом состоянии техники, сложности прогнозирования сроков и качества работ, невозможностью определение класса и количества необходимых специалистов, вероятностью брака запчастей. Это приводит к постоянной реорганизации и нестабильности работы бригад ТОиР, незаконченным ремонтам, которые могут длится более двух месяцев. Статистически чаще всего неудовлетворительные результаты работ происходят в эксплуатирующих организациях большой удаленности от региональных сервисных организаций.

Незаконченные и/или неудовлетворительные результаты работ приводят к повторному выходу из строя отремонтированных узлов, рекламационным работам, ремонтам ранее отремонтированных узлов, а следовательно, снижению результативности, ритмичности и качества результатов ТОиР.

Жизненный цикл техники, в свою очередь, сам представляет собой совокупность взаимосвязанных процессов последовательного изменения состояния техники от определения характеристик, формирования путей и принципов от разработки до модернизации или утилизации. Стадии жизненного цикла представляют собой часть жизненного цикла изделия, характеризующихся определенным состоянием техники Рис. 1.1.

9 Модернизация / утилизация техники

т

1 Определение характеристик

техники, формирование

путей и прицепов его построения

2 Разработка предложений по реализации техники

\

8 ТОиР техники на в стационарных условиях

3 Производство

опытного образца техники

7 ТОиР техники в эксплуатирующих организациях

\

4 Тестирование опытного образца техники / внесение изменений (при необходимости)

г > Г

6 Монтаж и 5 Производство

настройка серийного

техники <- образца техники

V V У

Рис. 1.1. Жизненный цикл техники Однако процесс ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации сопряжен с взаимодействием тех структурных элементов системы, которые остаются по адресу сервисной организации и обеспечивают подготовку, сопровождение и предъявление работ заказчику. Таким образом весь процесс выполнения работ можно условно разделить на четыре этапа, результативность каждого из которых влияет на конечный результат ТОиР. С целью повышения результативности использования ресурсов и принимаемых решений необходима разработка системы, позволяющих обеспечивать поддержку принятия решений в системе управления предприятием.

Одним из требований к разрабатываемым ИППР - гибкость и адаптивность в процессе организации и управлении работ. Для реализации данной концепции наиболее доступными и максимально результативными являются Экспертные методы. Следовательно, экспертные методы могут использоваться при формализации общей оценки уровня качества выполняемых работ, а также при решениях множества задач, таких как: классификация оцениваемых работ; определение номенклатуры и коэффициентов весомости показателей качества продукции; выбор базовых образцов и безразмерных значений базовых показателей качества; определение комплексного показателя качества; определение единичных и комплексных (обобщенных и групповых) показателей; аттестации и сертификации продукции.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чихладзе Зураб Давидович, 2024 год

Список литературы

1. Мельник, В. Ю. Применение неметрического метода Парето для задачи планирования технического обслуживания и ремонта / В. Ю. Мельник, В. А. Камаев, А. В. Кизим // Известия Волгоградского государственного технического университета: межвуз. сб. науч. ст. № 11(84) /ВолгГТУ. Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2011. (Сер. Актуальные проблемы управления, выч. техники и информатики в технических системах. Вып. 12). С. 103-106.

2. ГОСТ 27.102-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Надежность в технике. Надежность объекта. Термины и определения // М.: Стандартинформ, 2021. 35 с.

3. Мельник, В. Ю. Поддержка принятия решения при формировании очередей работ с помощью средств автоматизации планирования технического обслуживания и ремонта оборудования / В. Ю. Мельник, А. В. Кизим, В. А. Камаев // Известия Волгоградского государственного технического университета : межвуз. сб. науч. ст. № 11(84) / ВолгГТУ. - Волгоград : ИУНЛ ВолгГТУ, 2011. (Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. Вып. 12). С. 107-110.

4. Бром А.Е. Разработка концепции и методологических основ создания организационной системы логистической поддержки жизненного цикла наукоемкой продукции. Москва, 2009. 314 с.

5. Кизим А.В. Модели и методы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом технического обслуживания, ремонта и модернизации промышленного оборудования. Диссертация доктора наук. Волгоград, 2021. 289 с.

6. Кизим, А. В. О методологических аспектах решения задач программно-информационной поддержки технического обслуживания и ремонта / А. В. Кизим, С. В. Шевченко // Вюник нащонального техшчного ушверситету

«ХП1»: зб. наук. праць. Тем. випуск «Системний анаиз, управлiння та шформацшш технологii». 2011. № 35. C. 56-61.

7. Кизим, А. В. Постановка и решение задач автоматизации работ по ремонту и техническому обслуживанию оборудования / А. В. Кизим // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (Доклады ТУСУРа). 2009. № 2. C. 131-135.

8. G.J. Kim, A. Rizzo. A swot analysis of the field of virtual reality rehabilitation and therapy // Presence: Teleoperators & Virtual Environments. 2005. Vol. 14(2). P. 119-146.

9. E. R. Tufte. Charles minard's map of napoleon's disastrous russian campaign of 1812 // Personal website of Edward R. Tufte. - 1999. - June 5 [Electronic resource]. Update date: 2019-06-05 - URL: https://www.edwardtufte.com/tufte/minard/ (Accessed: 2019-06-07).

10. Visualizing a complex function // MATHEMATICS. - 2009. - June 6 [Electronic resource]. - Updated Date: 2020-04-09 - URL: https://math.stackexchange.com/questions/463174/how-to-slice-re1-1z-into-a-cartesian-function-for-any-angle/ (Accessed: 2019-07-28).

11. David Zeltzer. Autonomy, interaction, and presence. Presence // Teleoperators and Virtual Environments. 1992. Vol. 1(1). P. 127-132.

12. Virtualistics website. - 2015 - June 29 [website]. Update date: 2019-08-23 - URL: https://www.virtualitics.com. (Accessed: 2019-10-07).

13. S. Hahn, T Proffen. Immersive visualization for materials science data analysis using the oculus rift // 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2015. P. 2453-2461.

14. G J Kim A Rizzo. A swot analysis of the field of virtual reality rehabilitation and therapy // Presence: Teleoperators & Virtual Environments, Vol. 14(2). 2005. P. 119-146.

15. Gackowiec, P. General overview of maintenance strategies - concepts and approaches / P. Gackowiec // Multidisciplinary Aspects of Production Engineering. -

2019. - 2. - URL: https://sciendo.com/article/10.2478/mape-2019-0013/. (Accessed: 2023- 04 -03).

16. Kelly, A. Maintenance Strategy / A. Kelly / Business & Economics. -1997. - P. 272.3.

17. Chin, H. Asset maintenance optimisation approaches in the chemical and process industries - A review / H. Chin, P. Varbanov, J. Klemes, M. Benjamin, R. Tan // Chemical Engineering Research and Design. - 2020. - № 164. - P. 162-194.

18. Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. Т. 1. Методология, организация, терминология / В. С. Авдуевский [и др.]; под ред. А. И. Рембезы. - М.: Машиностроение, 1986. - 223 с.

19. Предиктивный анализ состояния технологического оборудования / З.Д. Чихладзе [и др.] // НАУКА И БИЗНЕС: ПУТИ РАЗВИТИЯ. 2021. №6. С. 4852.

20. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Умнов П.И. Предиктивный анализ при проведении ТОиР // Актуальные вопросы современной науки и образования: Сб. научных статей по итогам X Международной научно-практической конференции. П.. 2021, Ч. 1. С. 40-43

21. Чихладзе З.Д., Поляков А.А. Анализ видов и методов организации ремонта в эксплуатирующих организациях // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: Сб. научных статей по итогам VI Международной конференции. К., 2021. С. 111-113.

22. Матюшин В. А., Антоненко И. Н. Автоматизация управления техническим обслуживанием и ремонтами на металлургическом предприятии // Автоматизация в промышленности. 2007. № 9. С. 42-46.

23. Моделирование информационных сетей и производственных модулей интегрированных АСУ на базе динамических графов. Ташкент, «IQTISOD-MOLIYA», 2009, С. 188.Пилюгин В.В. Компьютерная геометрия и визуализация -Москва: Изд-во МИФИ, 2005. - 120 с.

24. Чихладзе З.Д. Проблема оперативного прогнозирования и распределения ресурсов процесса сервисного обслуживания в местах

эксплуатации // Эффективность организации и управления промышленными предприятиями: Сб. научных статей по итогам шестой международной научной -практической конференции, В., 2023. С. 186-189.

25. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide) — Fourth Edition USA. Project Management Institute. 2008. P. 588

26. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Шевченко В.Ф. Мониторинг процесса проведения технического обслуживания и ремонта оборудования с использованием технологии дополненной реальности // НАУКА И БИЗНЕС: ПУТИ РАЗВИТИЯ. 2020. №2. С. 45-50.

27. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Шевченко Р.В. Оценка эффективности визуализации производственной информации на основе комплексного подхода к ее основным компонентам // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2020. №1. С. 54-58.

28. Чихладзе З.Д., Шевченко Р.В. Анализ научных данных методом расширенной визуализации // Передовые инновационные разработки. Перспективы и опыт использования, проблемы внедрения в производство: Сб. научных статей по итогам десятой международной научной конференции, К., 30 ноября 2019. Ч. 2. С. 181-186.

29. Касьянов В., Касьянова Е. Визуализация информации на основе графовых моделей // Научная визуализация. 2014. Том 6 (1). C. 21-40.

30. Белоусов, О. А. Интеллектуальная система управления и мониторинга газовой котельной/ О. А. Белоусов, С. В. Иванов // Программные продукты и системы. 2012. №1. С. 75-80.

31. Ковальчук, Е. Р. Основы автоматизации машиностроительного производства: учебник для машиностроительных специальностей вузов/ М. Г. Косое, В. Г. Митрофанов, Ю. М. Соломенцев, Н. М. Султан-Заде, А. Г. Схнртладзе, Е. Р.; Под ред. Ю. М. Соломенцева. - 2-е изд., испр. - М.: Высш. шк., 1999. 312 с.

32. Техническая коллекция Schneider Electric. Выпуск № 31. Нечеткая логика. - Режим доступа: http://www.netkom.by/docs/N31-Nechetkaya-logika.pdf (дата обращения: 20.01.2021).

33. Казаринов, Л. С. Многослойный подход к модельно-упреждающему управлению технологическим процессом / Л. С. Казаринов, Д. А. Шнайдер, Т. А. Барбасова // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2016. Том 16, №1. С. 137-144.

34. Салих Х. С. Методы, модели и алгоритмы поддержки принятия решений по управлению автотранспортным предприятием с распределенной структурой обслуживаемых объектов. Диссертация кандидата технических наук. Тамбов, 2020. 155 с.

35. Корнилов К.С. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при определении параметров систем нагрева прессового оборудования. Тамбов, 2019. 127 с.

36. Миловидова А.А. Поддержка принятия решений при управлении производством в горноперерабатывающей промышлености. Диссертация кандидата технических наук. Волгоград, 2020. 152 с.

37. Mayn, D. Q. Nonlinear Model Predictive Control: An Assessment. Fifth International Conference on Chemical Process Control AICHE and CACHE, 1997, pp. 217-231.

38. Morari, M. Model Predictive Control: The Good, the Bad, theUgly. Chemical Process Control / M. Morari, J. H. Lee //CPC IV, Fourth International Conference on Chemical Process Control. Amsterdam, Elsevier, 1991, pp. 419-444.

39. Muske, K. R. Model Predictive Control with Linear Models / K. R. Muske, J. B. Rawlings // A.I.CH.E. Journal, 1993, 39(2), pp. 262-287.

40. Richalet, J. B. Model Predictive Heuristic Control: Applications to Industrial Processes / J. B. Richalet, A. Rault, J. L. Testud, J. Papon // Automatica, 1978, 14, pp. 413-428.

41. Ricker, N. L. Model Predictive Control: State of the Art. In Y. Arkun, W.H. Ray (Eds.), Chemical Process Control - CPC IV, Fourth International Conference on Chemical Process Control. Amsterdam: Elsevier, 1991, pp. 271-296.

42. Игнатьев, В. В. Применение нечетких регуляторов, в которых в качестве эталонных используются системы управления с промышленными регуляторами / В. В. Игнатьев, И. С. Коберси // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 2(139). С. 123-127.

43. Якимов И.М., Кирпичников А.П., Мокшин В.В. Моделирование сложных систем в имитационной среде Anylogic // Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 13. С. 352-357.

44. Белоусов, O. A. Гибридный регулятор для энергосберегающего управления электрокамерными печами / O.A. Белоусов // Промышленные контроллеры АСУ. 2005, №7, С.29.

45. Демидова, Л. А. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB / В. В. Кираковский, А. Н. Пылькин. М.: Радио и связь, Горячая линия Телеком, 2005. 365 с.

46. Ротштейн, А. П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. -Винница: Континент ПРИМ, 1996. 132 с.

47. Ризванов, Д.А. Модели и методы поддержки принятия решений при управлении сложными системами в условиях неопределенности и ресурсных ограничений / Д. А.Ризванов, Н. И. Юсупова // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-1.; URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=21194 (дата обращения: 02.10.2022).

48. Ризванов, Д. А. Агентный подход к календарному планированию производственных процессов / Д. А. Ризванов, Е. С. Чернышев // Материалы XV Байкальской Всероссийской конференции Информационные и математические технологии в науке и управлении. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. Ч. III. С. 7-14.

49. Ризванов, Д. А. Агентная система составления расписания прохождения процедур отдыхающими в санаторно-курортном комплексе / Д. А.

Ризванов, Г.В. Сенькина, Д. В. Попов, Д. Р. Богданова // Материалы 8-ой Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT'2006). Карлсруэ, Германия, 2006. Т.1. С. 118-124.

50. Gabdulkhakova, A. Rational Resource Allocation in Mass Casualty Incidents - Adaptivity and Efficiency / Koenig-Ries, D. A. Rizvanov // Proceedings of the 9th International ISCRAM Conference - Vancouver, Canada, April 2012.

51. Бабич, М. Ю. Вопросы применения аксиом принадлежности агентов нескольким многоагентным системам в исследовании функционирования организационных и организационно-технических систем / М. Ю. Бабич // Вопросы радиоэлектроники. 2018. № 12. С. 56-63.

52. Мутовкина, Н. Ю. Процесс принятия решения с учетом человеческого фактора для формирования оптимального состава многоагентной системы / Н. Ю. Мутовкина, А. Ю. Клюшин, В. Н. Кузнецов // Приоритетные направления развития образования и науки : Сборник материалов IV Международной научно -практической конференции, Чебоксары, 24 декабря 2017 года / Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. Чебоксары: Общество с ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2017. С. 135-136.

53. Листопад, С. В. Метод на основе нечетких правил для управления конфликтами агентов в гибридных интеллектуальных многоагентных системах / С. В. Листопад, И. А. Кириков // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17, № 1. С. 66-72.

54. Гладков, Л. А. Разработка новых подходов к проектированию многоагентных систем / Л. А. Гладков, Н. В. Гладкова // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2019. № 2(35). С. 16-23.

55. Мутовкина, Н. Ю. Критерии эффективности формирования оптимального состава многоагентной системы / Н. Ю. Мутовкина, А. Ю. Клюшин, В. Н. Кузнецов // Новое слово в науке: стратегии развития : Сборник материалов III Международной научно-практической конференции, Чебоксары, 31 декабря 2017 года / Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. Чебоксары: Общество с

ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2017. С. 139-141.

56. Гаджиева, Н. М. Многоагентная система анализа производительности сети распределенных данных ситуационного центра / Н. М. Гаджиева, М. Г. Адеева, Н. А. Гаджиева // Перспективы науки. 2021. № 11(146). С. 38-40.

57. Пальчевский, Е. В. Разработка многоагентной системы защиты доступности информации на основе нечетких множеств / Е. В. Пальчевский, А. Р. Халиков // Актуальные вопросы современной науки: Сборник статей по материалам VIII международной научно-практической конференции. В 4-х частях, Томск, 16 декабря 2017 года. Том Часть 1. Томск: Общество с ограниченной ответственностью Дендра, 2017. С. 66-72.

58. Мутовкина, Н. Ю. Задача формирования оптимального состава многоагентной системы / Н. Ю. Мутовкина, А. Ю. Клюшин, В. Н. Кузнецов // Актуальные направления научных исследований: перспективы развития: Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. В 2-х томах, Чебоксары, 10 декабря 2017 года / Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. Том 1. Чебоксары: Общество с ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2017. С. 311-312.

59. Мутовкина, Н. Ю. Формирование оптимального состава многоагентной системы на этапе ее становления / Н. Ю. Мутовкина, А. Ю. Клюшин // Новое слово в науке: стратегии развития: Сборник материалов III Международной научно-практической конференции, Чебоксары, 31 декабря 2017 года / Редколлегия: О.Н. Широков [и др.]. - Чебоксары: Общество с ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2017. С. 141-143.

60. Бондаренко, И. Б. Формализация модели многоагентной иерархической системы посредством теории нечетких множеств / И. Б. Бондаренко, Н. С. Мишина, Я. Д. Мишин // Наука России: Цели и задачи : Сборник научных трудов по материалам XIV международной научной

конференции, Екатеринбург, 10 апреля 2019 года. Том Часть 4. Екатеринбург: НИЦ "Л-Журнал", 2019. С. 41-45.

61. Нечеткие методы согласованного управления в многоагентных системах / Н. Ю. Мутовкина, В. Н. Кузнецов, А. Ю. Клюшин, Б. В. Палюх // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2013. Т. 19, № 4. С. 740-750.

62. Мутовкина, Н. Ю. Нечеткие методы согласованного управления в агентных системах / Н. Ю. Мутовкина, В. Н. Кузнецов, А. Ю. Клюшин, Б. В. Палюх // Вестник ТГТУ. 2013. №4. - Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/nechetkie-metody-soglasovannogoupravleniya-v-mnogoagentnyh-sistemah (дата обращения: 23.10.2022).

63. Савельева, Ю. О. К вопросу применения многоагентных моделей в интеллектуальных системах управления / Ю. О. Савельева // Наука и образование: сохраняя прошлое, создаём будущее : сборник статей X Международной научно-практической конференции: в 3 частях, Пенза, 10 июня 2017 года. Том Часть 3. Пенза: "Наука и Просвещение" (ИП Гуляев Г.Ю.), 2017. С. 76-78.

64. Listopad, S. Agent Interaction Protocol of Hybrid Intelligent Multi-Agent System of Heterogeneous Thinking / S. Listopad // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2020. No. 4. P. 51-56.

65. Фозилова, М. М. Методы применения многоагентной системы для оценки состояния слабоформализуемой системы / М. М. Фозилова // Проблемы вычислительной и прикладной математики. 2019. № 1(19). С. 78-89.

66. Вяткин, А. Ю. Многоагентные системы как возможность реализации систем поддержки принятия решений / А. Ю. Вяткин, Д. В. Смирнов, И. А. Кочетов // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. 2015. № 1-2. С. 234-238.

67. Хорсик, И. А. Многоагентные системы в теории принятия решений / И. А. Хорсик // Хроники цифровых трансформаций: Материалы трех конференций: 2-х межкафедральных круглых столов и Материалы межкафедрального научного семинара, Москва, 17-28 февраля 2022 года. Том

Выпуск 1. Волгоград: ИП ЧЕРНЯЕВА ЮЛИЯ ИГОРЕВНА (Издательский дом "Сириус"), 2022. С. 81-84.

68. Сысков, В. В. Обоснование методов интеллектуального процессного управления коллективной деятельностью в сложных организационно-технических системах // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 11. -Режим доступа: http://web.snauka.ru/issues/2015/11/59020 (дата обращения: 24.10.2022).

69. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Шевченко В.Ф. Мониторинг процесса проведения технического обслуживания и ремонта оборудования с использованием технологии дополненной реальности. НАУКА И БИЗНЕС: ПУТИ РАЗВИТИЯ. 2020. Вып. 2. С. 45-50.

70. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Шевченко Р.В. Оценка эффективности визуализации производственной информации на основе комплексного подхода к ее основным компонентам. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2020. Вып. 1. С. 54-58.

71. Чихладзе З.Д., Поляков А.А., Шевченко В.Ф. Предиктивный анализ состояния технологического оборудования. НАУКА И БИЗНЕС: ПУТИ РАЗВИТИЯ. 2021. Вып. 6. С. 48-52.

72. Чихладзе, З. Д. Имитационное моделирование процесса обслуживания и ремонта техники в местах ее эксплуатации / З. Д. Чихладзе, А. Е. Бром // Автоматизация в промышленности. 2023. № 5. С. 49-53.

73. Чихладзе, З. Д. Система поддержки принятия решений при управлении процессом обслуживания и ремонта техники в местах ее эксплуатации / З. Д. Чихладзе, А. Е. Бром // Автоматизация в промышленности. -2023. - № 5. - С. 38-41

74. Маслобоев А.В., Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом // Вестник МГТУ. Труды Мурманского государственного технического университета. 2009. Т. 12. № 1. С. 113-124.

75. Мамаев А. Е. Методика мониторинга календарного графика строительства на основе BIM технологии / А. Е. Мамаев // Фундаментальные исследования. 2017. № 8-2. С. 270-275.

76. Плотников, В. А. Серегин С.С., Управление рыночными рисками деятельности предприятий на основе использования методов нечеткой логики // Экономика и управление. 2011. № 3(65). С. 79-82.

77. Карашашева, Ж.Д., Использование математических подходов нечеткой логики с применением программы Матлаб // Повышение качества образования, современные инновации в науке и производстве: Тр. междунар. научно-практич. конференции. - Экибастуз: Филиал ФГБО УВПО "Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева" в г. Прокопьевске. 2021. С. 441-446.

78. Эльберг М.С., Цыганков Н.С. Имитационное моделирование. Сибирский федеральный университет, Институт инженерной физики и радиоэлектроники. Красноярск: Сибирский федеральный университет. 2017. 126 с.

79. Казаков, В. Г. Системы управления знаниями и многоагентные системы / В. Г. Казаков, Г. С. Кощеев, Л. К. Бобров // Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего. 2017. № 1. С. 34-43.

80. Козьминых, Н. М. Функциональные возможости системы поддержки принятия решения со встроенным модулем многоагентной системы / Н. М. Козьминых // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2012. № 3. С. 239-247.

81. Кириков, И. А. Согласование целей агентов сплоченных гибридных интеллектуальных многоагентных систем / И. А. Кириков, С. В. Листопад // Информатика и ее применения. 2021. Т. 15, № 2. С. 66-71.

82. Акопов, А. С. Моделирование и оптимизация стратегий принятия индивидуальных решений в многоагентных социально-экономических системах с использованием машинного обучения / А. С. Акопов // Бизнес-информатика. 2023. Т. 17, № 2. С. 7-19.

83. Рыкшин, М. С. Подходы к разработке алгоритма взаимного информационного согласования интеллектуальных агентов в распределенной многоагентной системе мониторинга / М. С. Рыкшин // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11, № 3(42). С. 16-17.

84. Александров, Д. В. Архитектура многоагентной платформы для интеграции распределенных систем управления бизнес-процессами предприятий / Д. В. Александров, Н. Н. Жебрун // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2005. № 10. С. 255-259.

85. Ризванов, Д. А. Управление ресурсами в сложных системах на основе многоагентного подхода / Д. А. Ризванов // Информационные технологии и системы: Труды Третьей международной научной конференции, Банное, 26 февраля - 02 2014 года / отв. ред.: Ю.С. Попков, А.В. Мельников. Банное: Челябинский государственный университет, 2014. С. 84-86.

86. Перес, Ю. Г. Анализ многоагентных систем для анализа данных / Ю. Г. Перес, И. И. Холод // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2020. Т. 1. С. 273-276.

87. Городецкий, В. И. Многоагентная система планирования и составления расписаний: разработка распределенной базы знаний / В. И. Городецкий, О. В. Карсаев // Известия ТРТУ. 2001. № 4(22). С. 25-38.

88. Киприянов, К. В. Алгоритмы оперативного планирования в производственной многоагентной системе / К. В. Киприянов // Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО : XLVII научная и учебно -методическая конференция Университета ИТМО, Санкт-Петербург, 30 января -02 2018 года. Том 1. Санкт-Петербург: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО", 2018. С. 253-256.

89. Сайынов, Д. Е. Разработка технологии создания интеллектуальной многоагентной системы информационного обеспечения инновационных организаций / Д. Е. Сайынов // Синергия Наук. 2022. № 76. С. 601-615.

90. Городецкий, В. И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения / В. И. Городецкий // Новости искусственного интеллекта. 1996. № 1. С. 44-59.

91. Гейс, Э. А. Моделирование процесса достижения консенсуса методом локального голосования многоагентной системы / Э. А. Гейс // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 10. С. 162-166.

92. Листопад, С. В. Архитектуры интеллектуальных агентов сплоченных гибридных интеллектуальных многоагентных систем / С. В. Листопад, И. А. Кириков // Системы и средства информатики. 2022. Т. 32, № 2. С. 81-91.

93. Листопад, С. В. Функциональная структура сплоченной гибридной интеллектуальной многоагентной системы / С. В. Листопад // Системы и средства информатики. 2020. Т. 30, № 2. С. 78-88.

94. Давлетбаева, Р. Р. Применение многоагентных систем / Р. Р. Давлетбаева, Р. Р. Зиятдинов // Научный аспект. 2018. Т. 2, № 2. С. 245-251.

95. Чихладзе, З. Д., Бром А. Е. Система поддержки принятия решений при управлении процессом обслуживания и ремонта машин и оборудования в местах ее эксплуатации // Автоматизация в промышленности. 2023. № 6. С. 29-32.

96. Сорокин Г.А. Хронофизиологическое исследование профессионально обусловленной усталости // Физиология человека. 2008. Т. 34. № 6. С. 70-77.

97. Чихладзе, З. Д., Бром А. Е. Имитационное моделирование процесса обслуживания и ремонта машин и оборудования в местах ее эксплуатации // Автоматизация в промышленности. 2023. № 5. С. 49-53.

98. Зеленцов, В. А. Моделирование управления эксплуатацией сложных систем на основе многоагентного подхода / В. А. Зеленцов // Труды международного симпозиума "Надежность и качество". 2011. Т. 1. С. 297-299.

99. Дубенко, Ю. В. Применение многоагентных систем в мониторинге сложных инфраструктурных объектов / Ю. В. Дубенко, Н. А. Рудешко // Молодые ученые в решении актуальных проблем науки : Материалы IX Международной

научно-практической конференции, Владикавказ, 12-14 декабря 2019 года. Владикавказ: Веста, 2019. С. 43-46.

100. Евгенев, Г. Б. Многоагентная методология - новая информационная технология создания прикладных систем / Г. Б. Евгенев // Информационные технологии. 2008. № 11. С. 33-41.

101. Имитационное моделирование поведения сложных многоагентных систем с использованием вероятностной модели / А. М. Сабуткевич, Д. А. Вихляев, И. В. Никифоров, А. В. Самочадин // Современные технологии в теории и практике программирования: Сборник материалов конференции, Санкт-Петербург, 26 апреля 2022 года. Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2022. С. 98-100.

102. Ушаков, А. В. Многоагентная система для моделирования работы расширенного предприятия / А. В. Ушаков // Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО: XLVII научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО, Санкт-Петербург, 30 января - 02 2018 года. Том 1. Санкт-Петербург: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО", 2018. С. 257-260.

П.1. Копии документов, подтверждающих внедрение и реализацию результатов диссертации

АКТ

О внедрении результатов кандидатской диссертационной работы Чихладзе Зураба Давидовича

Настоящим актом подтверждается, что основные практические положения и результаты диссертации Чихладзе Зураба Давидовича на тему -'Разработка инструментов поддержки принятия решений по управлению техническим обслуживанием на местах эксплуатации машин и оборудования-, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, реализованы в АО -Промкаталиэ» в части следующих мероприятий:

- при организации технического обслуживания оборудования на площадке эксплуатации без прерывания производственно технологических процессов;

- для формирования показателей оценки качества выполненных ремонтных работ в целях обеспечения взаимодействия с заказчиками ремонтов и повышения эффективности работы предприятий в целом;

- для создания программного модуля системы управления сервисным обслуживанием на предприятии.

Реализация результатов диссертационного исследования Чихладзе З.Д. позволила сократить количество рекламаций на 15%, а также издержки предприятий, связанные с повторным выполнением ремонтов по причине нарушением требований к работам, на 22%.

Технический директор

А.П.Гринвальд

продолжение приложения П.1

АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей»

Акционерное общество «МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЕ КОНСТРУКТОРСКОЕ БЮРО «ФАКЕЛ»

и

УТВЕРЖДАЮ"

.■i

имени академика П.Д Грушина»

ул Академика Грушина 33 г Химки. Московская обл 141401 телефон [phone] Факс [phone]: е mail info л mkbfakel ru 0КП0 07544915. ОГРН 1025006173664 ИНН/КПП 5047051923/504701001

•НИН

от

На

от

АКТ

реализации научных положений и выводов диссертационной работы ЧИХЛАДЗЕ Зураба Давидовича, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук

Комиссия в составе: председателя комиссии Заместителя Главного конструктора Самонова Виктора Алексеевича и членов комиссии: начальника отдела Янцевича Михаила Владимировича и ведущего конструктора Ко-нищева Юрия Витальевича рассмотрела диссертацию Чихладзе Зураба Давидовича на соискание ученой степени кандидата технических наук и установила, что основные результаты работы Чихладзе Зураба Давидовича:

- имитационная модель процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации, позволяющая прогнозировать сроки окончания работ, требуемое количество и специализацию персонала;

- метод настройки параметров модели процесса ТОиР машин и оборудования на местах эксплуатации

использована АО "МКБ "Факел" при разработке Инструкций по эксплуатации изделий 9М96Д-1 тд 2/30907 и 9М96-1 тд 2/30962.

Председатель комиссии

Кандидат технических наук, старший научный сотрудник

члены комиссии:

Кандидат технических наук, старший нау к

М.В. Янцевич

Кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Ю.В. Конищев