CC BY
28
В процессе проведения эксперимента решалось несколько задач: подбор галтовочных тел, растворителей и времени обработки различных деталей для получения требуемой шероховатости. Необходимый результат был получен при использовании пластиковых галтовочных тел в форме остроконечной пирамиды, мыльного раствора, в течение 20 минутной обработке деталей. В результате удалось получить 9 класс чистоты поверхности, устранить острые кромки, заусенцы, включения и скрытые дефекты, получить поверхность отвечающую требованиям лучшей смачиваемости припоем, что в свою очередь повысило надёжность паяных швов [4]. На
рисунке 3 показаны высоковольтные выводы после обработки при данном режиме.
Применение полученной технологии галтовки позволило повысить стабильность параметров вакуумных коммутирующих устройств и вакуумных конденсаторов: снизить ток утечки в 10 раз, повысить электропрочность в 3-3,5 раза, повысить процент выхода годных изделий на 15%.Разрабо-танная технология галтовки используется при производстве высоковольтных высокочастотных вакуумных приборов, производимых ОАО «НИИЭМП».
ЛИТЕРАТУРА
1. Сливков И.Н. Электроизоляция и разряд в вакууме / И.Н. Сливков М., Атомиздат, 1972. - 304с
2. Анурьев В.И. Справочник конструктора-машиностроителя: в 3-х т. Т.1. - 9-е изд., перераб. и доп./ под ред. Жестковой И.Н. / В.И. Анурьев, 2006 -928 с.
3. Вайнер Я.В. Технология электрохимических покрытий/ Я.В. Вайнер, М.А. Дасоян-М.-Л.: Машгиз, 1962. -468 с.
4. Буц В.П. Вакуумные конденсаторы. /В.П.Буц, М.Т. Железнов, М.М. Юринов-Л.: Энергия, 1971 -136
УДК 004.6
Баранчиков А.И. , Костров Б.В., Суменков Н.А,
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет, Рязань, Россия
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА СЕРВИСНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ СЛОЖНЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И СРОКОВ ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТ
Статья посвящена повышению качества сервисного обслуживания сложных радиотехнических систем (СРС) в рамках единой стратегии поддержания исправного или работоспособного состояния СРС с заданными показателями эффективности. В основу процессов, положено сочетание функций, выполняемых эксплуатирующей организацией и ремонтными предприятиями и сервисными центрами.
Наиболее критичными событиями, подлежащими обработке и информационной поддержке со стороны автоматизированной системы, являются:
- мониторинг превышения контрольных сроков выполнения этапов работ в рамках контракта;
- оповещение руководящего звена предприятия, руководителей соответствующих подразделений и ответственных работников о наступлении критических сроков выполнения этапов работы в рамках контракта;
- планово-экономическая составляющая исполнения контрактов;
- организация обмена данными между АС предприятия, позволяющего пользоваться данными из единого источника другим автоматизированным системам, исключая любую возможность нарушения целостности данных;
- формирование текущих и итоговых данных по выполнению контракта.
Ключевые слова:
сервисное обслуживание, сложные радиотехнические системы, проектирование информационных систем.
Введение
В основу единой стратегии построения и функционирования организации сервисного обслуживания сложных радиотехнических систем (СРС), предназначенной для поддержания исправного или работоспособного состояния СРС с заданными показателями эффективности и обеспечения его ресурсами, положено сочетании функций, выполняемых эксплуатирующей организацией и ремонтными предприятиями и сервисными центрами, которое обеспечивается:
- действующей инфраструктурой сервисного обслуживания существующего парка СРС;
- достаточностью у эксплуатирующих организаций квалифицированных специалистов и необходимого производственно-технического оборудования;
- трудностью и сложностью выполнения ремонтных работ по ступеням ремонта [1,2];
- экономической обоснованностью целесообразности выполнения заводского ремонта для конкретных образцов СРС;
- наличием у предприятий промышленности, ремонтных предприятий и сервисных центров полномочий на выполнение функций сервисного обслуживания конкретных видов СРС.
В зависимости от объективно сложившихся условий требования единой стратегии осуществления сервисного обслуживания СРС реализуются по месту дислокации:
- радиотехнических комплексов - ремонтно-вос-становительными органам эксплуатирующих организаций во взаимодействии с предприятиями промышленности, ремонтными предприятиями и сервисными центрами в сроки, установленные нормативными документами;
- промышленных предприятий, ремонтных предприятий и сервисных центров, которые организуют
техническое обслуживание, текущий ремонт, капитальный и средний ремонт, капитальный ремонт агрегатов ремонтного фонда, а также капитальный ремонт СРС с модернизацией.
Основанием для проведения сервисного обслуживания является наличие контракта на проведение сервисного обслуживания СРС конкретного назначения и модификации. В контракте устанавливаются конкретные перечни и объемы работ, и сроки их проведения. Таким образом, под сервисным обслуживанием понимается комплекс работ по поддержанию (восстановлению) исправного или работоспособного состояния СРС и восстановлению их ресурсов, проводимых на месте дислокации или в заводских условиях предприятиями промышленности, ремонтными предприятиями и сервисными центрами в соответствии с заключенными контрактами.
Основная часть
Предприятия промышленности, ремонтные предприятия и сервисные центры обеспечивают прибытие выездной ремонтной бригады в эксплуатирующую организацию в соответствии с уведомлением о вызове специалистов для проведения плановых работ или оперативного восстановления изделия. Предприятие по получении уведомления о вызове организует подготовку специалистов и необходимых материальных средств, оформляет техническое задание на проведение работ, в котором указываются сроки, содержание и последовательность проведения конкретных мероприятий по сервисному обслуживанию.
Специалисты, командированные на объекты эксплуатации, должны пройти аттестацию, инструктаж по мерам безопасности и охране труда с соответствующим документальным оформлением на право проведения работ. Выполненные работы по техническому диагностированию, техническому обслужи-
ванию и ремонту оформляются в установленном порядке и предъявляются заказчику для оплаты выполненных работ.
Все виды работ, проводимых предприятием исполнителем, можно разбить на несколько этапов:
Подготовка и формирование состава выездной бригады и соответствующего технического и материального обеспечения работ на выезде.
Выполнение работ на стороне эксплуатирующей организации в соответствии с техническим заданием.
Оформление технических и экономических документов по результатам выполненных работ.
Формирование отчетных документов по выполненным работам для направления их заказчику.
Согласование документов со всеми службами заказчика и оформление документов для оплаты выполненных работ.
Таким образом, задача поддержания исправного или работоспособного состояния СРС с заданными показателями эффективности и обеспечения его ресурсами, полностью ложится на предприятия исполнители, которые с одной стороны должны неукоснительно соблюдать сроки выполнения работ, с другой стороны зарабатывать необходимые средства для осуществления своей основной деятельности. В условиях, когда количество поступающих уведомлений на необходимость проведения работ, насчитывается 5-8 в неделю, а количество процессов, находящихся на разных этапах выполнения - 100 и более, становится очевидным необходимость автоматизации (или частичной автоматизации) процессов подготовки и оформления документации, а также мониторинга сроков выполнения отдельных этапов работ [3]. При этом необходимо учитывать тот факт, что на предприятии существуют «остров-ковые» системы автоматизации, в которых накоплен определенный объем данных. Для эффективного решения поставленной задачи необходимо решить следующие научно-технические задачи:
1. Проведение анализа и классификация используемых в настоящее время методов и алгоритмов разработки информационных структур хранения данных.
В основу построения информационного обеспечения автоматизированной системы (АС) должен быть положен принцип однократного ввода и многократного использования и редактирования информации.
При проектировании и разработке АС необходимо максимально эффективным образом использовать ранее закупленное ПО, как серверное, так и для рабочих станций.
Используемое при разработке ПО и библиотеки программных кодов должны иметь широкое распространение, быть общедоступными и использоваться в промышленных масштабах. Базовой программной платформой для ПК пользователей должна являться операционная система MS Windows.
Компоненты ПО, входящие в различные комплексы задач, но выполняющие сходные функции (например, формирование отчётов и т.д.), должны быть идентичны (унифицированы) и иметь единые унифицированные интерфейсы взаимодействия с пользователем и с другими компонентами АС.
Программное обеспечение ядра АС должно соответствовать требованиям импортозамещения, быть включенным в реестр программного обеспечения РФ, иметь в своем составе:
- операционную систему ОС Linux;
- систему управления базой данных Postqres Standart ;
- антивирусное ПО;
В состав ПО АС в качестве дополнительных (необязательных) компонент могут включаться также:
- комплект офисных приложений (например, Microsoft Office, OpenOffice и т.д.);
- средства электронной почты;
- средства формирования отчётов (например, Crystal Reports и т.д.);
- средства учёта и контроля сменных носителей (например, DeviceLock).
2. Создание методики восстановления по актуальным данным инфологических закономерностей предметной области в виде функциональных зависимостей, многозначных зависимостей и зависимостей соединения на основе эвристических алгоритмов анализа актуальных данных, обеспечивающей процесс корректного и эффективного (по времени) перепроектирования информационных систем.
Методика восстановления структур данных базируется на реализации следующих алгоритмов [4]: Алгоритм FindKey нахождения одиночных ключей Вход: отношение г с множеством атрибутов
R = {Л1,Л2,...,Лп} .
Выход: множество
K = {Kx,K2,..,Km} , K еR .
одиночных
В ходе алгоритма рассчитывается каждого Л е R ( i = 1,2,..., n) если
ч
ключей
r тогда
ключей
ключей являются
К: = К и А ;
Алгоритм FindCompoundKey нахождения составных ключей
Вход: отношение г с множеством атрибутов Я = {А^,А2,...,А} , множество простых
К = {К1,К2,...,Кт} .
Выход: множество составных
Кс = {С,С2,...,С£} , элементами которого
комбинации атрибутов С{ = {А-,...,Ау} •
Принимается К : = 0 . Рассчитывается мощность
отношения |г| . Определяется множество неключевых
атрибутов К = Я — К , а также множество всех возможных сочетаний неключевых атрибутов К .
Затем для каждого сочетания С. е К , (1 = 1,2,..., т) рассчитывается К = Кс — С- ; и если
\пп = r то K
-Kc v Ci
-а
где С
множество сочетаний
j
входящих во множество
К , в которые входят все элементы сочетания С
Если С= {Ак,...,А^} , то Ак,...,А1 с С- . Алгоритм возвращает К .
С - сочетания атрибутов, входящих во множество Я — К , а т - число рассматриваемых комбинаций атрибутов, которое меньше или равно максимальному числу комбинаций т<тах .
3. Разработка методики объединения структур данных, созданных независимо по различным методикам для представления различных фрагментов одной и той же предметной области, способствующих уменьшению количества ошибок в процессе перепроектирования БД.
При объединении БД возникает вопрос: существуют ли в них идентичные атрибуты? В одной организации или отрасли вероятность такого совпадения будет высокой. Так как БД на предприятии чаще всего разрабатываются на протяжении длительного времени и разными людьми, то выявление совпадений становится нетривиальной задачей, тем более при объединении нескольких БД большого объема. Для такого случая введем понятие идентичного атрибута.
Алгоритм поиска идентичных атрибутов SearchIdentical
Вход: множество атрибутов А={А1, A2, ... , Ап} с их активными доменами Adi=adom(Ai,ri). Выход: множество пар предположительно совпадающих атрибутов S={Ai, Aj}.
Читаем множества атрибутов А={А1, A2, ... , Ап} с их активными доменами ADk=adom(Ak,rk);
Расчитываем мощности множества атрибутов П: = Ш;
r
П
и
для
Л
Kc=Kc
Для каждого ^го атрибута ^ от 1 до п) из одной БД рассчитывается мощность множества активного домена 1: = |АБ± |;
Для каждого ]-го атрибута (] от 1 до п) другой БД рассчитываем мощность множества активного домена ]-го атрибута: к1: = |ДБз1;
Далее происходит расчет и вывод множества пар совпадающих атрибутов
Оценка временной сложности алгоритма
O(SearchIdentícal)= (m2 • log2m + 2•log22m) • =
= -1од2Ш • (т2 + 2•log2m)
показывает, что предложенный алгоритм решает поставленную задачу в приемлемое время.
Объединение различных таблиц с набором идентичных атрибутов
После выявления групп идентичных атрибутов надо объединить таблицы из различных БД, имеющих идентичные атрибуты [5].
Пусть Дт = {а1, а2, ..., ап} - множество атрибутов т-й таблицы, Тт и Тк - текущие таблицы, Zm = {zl, Z2, ..., Zp} - множество записей т-й таблицы, Т-и- и Tv - таблицы в объединенной БД.
5. Разработка методов и алгоритмов верификации даталогической модели хранимых актуальных данных для оценки её соответствия инфологическим закономерностям предметной области.
В настоящее время существует несколько вариантов отслеживания правильности построения структур хранения данных [6,7]:
- обеспечение правильности структуры средствами СУБД;
- анализ структуры с использованием CASE-средств;
- проверка БД с помощью метода репрезентативных выборок.
Все они обладают рядом недостатков, которых лишен метод Табло (табличный метод представления Р^-отображений).
Алгоритм Табло состоит из трех основных этапов:
1. Декомпозиция структуры хранения данных с использованием табло для выявления потерь.
2. Анализ и поиск ошибок - основной этап коррекции, где определяются основные недостатки и ошибки в структуре хранения данных.
3. Синтез корректной структуры хранения данных на основе набора правил, полученного на втором этапе.
Строится табло T с учетом множества ограничений C для заданной БД. По методу прогонки производится декомпозиция до получения финального табло, анализ которого дает возможность получить информацию о корректности структуры БД.
Входными данными алгоритма является схема БД и набор ограничений С. Выходные данные - набор правил для синтеза корректной структуры хранения данных на третьем этапе алгоритма коррекции.
Финальное табло проверяется на наличие выделенной строки. Если она получена, то исходная БД построена корректно, но набор правил может содержать избыточность. Тогда выполняется анализ C
и поиск неизбыточного набора путем многократной прогонки для каждого варианта C. Самая короткая цепочка - неизбыточный набор правил.
Прогонка - вычислительный метод, с помощью которого для заданного табло T и множества зависимостей C строится новое табло T*, такое что T = T*, и T* как отношение принадлежит SAT(C) -подмножеству множества схем БД, удовлетворяющему C.
Табло представляет собой множество строк, и ни одно из Р(функциональных) - или <7(соединения) -правил не вводит новых переменных, существует лишь конечное число табло, которые могут появиться в порождающей последовательности Т относительно С. Поэтому алгоритм всегда сходится.
Процедура прогонки имеет экспоненциальную временную сложность. Если табло Т имеет k столбцов и m строк, chase c(T) может иметь mk строк. При получении строки из одних выделенных переменных работа завершается. Задача не имеет полиномиального по времени решения, поскольку проверка С |= * [S] - NP-трудная.
Алгоритм позволяет анализировать правильность логической структуры РБД. Алгоритм корректен, поскольку базируется на математическом аппарате реляционной алгебры. Не сложно доказать его сходимость. Временная оценка алгоритмов показала, что они реализуются за приемлемое для задач подобного класса время.
Заключение
Рассматриваемая АС предназначена для автоматизация мониторинга производственных процессов предприятий промышленности, ремонтных предприятий и сервисных центров, производимых в соответствии с контрактами на сервисное обслуживание сложных радиоэлектронных систем. В результате внедрения АС должны быть достигнуты следующие цели: отображение плановых и фактических временных и качественных показателей выполнения работ в соответствии с условиями контракта на сервисное обслуживание СРС; возможность информирования заинтересованных лиц о том, на каком этапе и в каком состоянии находится каждая из работ в процессе производства, о нарушении плановых сроков; возможность автоматизированного формирования основных документов для учитываемых в АС циклов производств; возможность формирования отчетов по производственным процессам за определенные промежутки времени и на определенные даты; возможность получения информации о состоянии производства на конкретный момент времени и подготовка этой информации в виде отчетных форм, справок.
Достижение поставленных целей будет способствовать повышению качества сервисного обслуживания за счет безусловного соблюдения нормативных сроков технического обслуживания и оперативного восстановления СРС для поддержания исправного или работоспособного состояния СРС с заданными показателями эффективности и обеспечения их ресурсами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Полетаев В.П, Богданов Д.А. Применение автоматизированного комплекса для оценки состояния технических систем со скрытыми отказами // Надежность и качество сложных систем № 3, 2016. С. 80-
2. Полтавский А.В., Юрков Н.К. Модель отказов автоматизированных средств контроля //
Надежность и качество сложных систем № 1, 2015. С. 63-67
3. Аминев Д.А., ЖурковА.П., Кулыгин В.Н. Модель надежности распределенной радиотехнической системы наблюдения минимальной конфигурации // В кн. Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО» в 2 т. Т.1. Пенза: ТГУ, 2016. С. 120-122
4. Баранчиков А.И., Алпатова А.В. Реинжиниринг ключей в отношениях реляционных баз данных // Вестник РГРТУ. №4 (выпуск 26). Рязань, 2008. С. 58-62.
5. Баранчиков А. И., Громов А. Ю. Алгоритм построения схемы реляционной базы данных на основе множества многозначных и функциональных зависимостей, учитывающий атрибуты различной степени секретности // Системы управления и информационные технологии: науч.-техн. журн. N1(43). Москва - Воронеж, 2011. С. 53 - 56.
6. Баранчиков А. И., Костров Б.В. Теория и методы исследования моделей и алгоритмов представления данных для предметных областей с ранжируемыми атрибутами Вестник РГРТУ. № 4 (выпуск 46), часть 2. 2013. С. 59-64.
7. Сафронов В.В. Динамическое построение истинных кортежей Парето в задачах гипервекторного ранжирования систем // Надежность и качество сложных систем № 3, 2015 С. 45-52
