Embed Size (px)
Citation preview
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИМ. Р.Е. АЛЕКСЕЕВА
На правах рукописи
Гаврилюк Евгений Алексеевич
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ НАДЕЖНОСТИ
СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Специальность: 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка
информации (в науке и промышленности) по техническим наукам
Диссертация на соискание учёной степени
кандидата технических наук
Научный руководитель
к.т.н., доцент Манцеров Сергей Александрович
Нижний Новгород – 2019 г.
2
Оглавление
Введение ...................................................................................................................................... 4
1 Анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием сложных
систем…………………………………………………………………………………………………...9
1.1 Методологические основы обеспечения эксплуатационной надежности сложных
технических систем ............................................................................................................................ 9
1.2 Анализ современных концепций технического обслуживания и ремонта
оборудования .................................................................................................................................... 10
1.3 Анализ проблем определения технического состояния сложных систем ............ 15
1.4 Обзор современных систем управления промышленных предприятий ............... 18
1.5 Обзор информационных систем управления техническим обслуживанием и
ремонтом оборудования .................................................................................................................. 24
1.6 Анализ концепции управления предприятием на основе сбалансированной
системы показателей ........................................................................................................................ 25
1.7 Сравнительный анализ видов представления информации о техническом
состоянии сложных систем ............................................................................................................. 33
1.8 Обзор существующих работ по управлению техническим состоянием сложных
систем на основе количественных показателей ............................................................................ 34
1.9 Необходимые сведения из теории надежности и анализ недостатков статистико-
вероятностной модели надежности ................................................................................................ 37
1.10 Анализ процесса управления техническим состоянием оборудования
промышленного предприятия ......................................................................................................... 39
1.11 Выводы к главе 1 ..................................................................................................... 42
2 Разработка нечеткой модели надежности сложных технических систем .................... 44
2.1 Индекс технического состояния ............................................................................... 44
2.2 Формализация технического состояния объекта на основе теории нечётких
множеств. Нечеткая модель надежности технического объекта ................................................. 47
2.3 Некоторые примеры функций принадлежности ..................................................... 51
2.4 Нечеткая модель надежности сложных технических систем ................................ 57
2.5 Оценка степени проявления свойств аддитивности и целостности у модели
надежности сложных систем .......................................................................................................... 62
2.6 Выводы к главе 2 ........................................................................................................ 67
3
3 Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении техническим состоянием сложных систем ................................................................... 68
3.1 Модель управления техническим состоянием сложных систем на основе
нечеткой модели надежности .......................................................................................................... 68
3.2 Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управления
техническим состоянием сложных систем .................................................................................... 71
3.3 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для прогнозирования
их технического состояния.............................................................................................................. 73
3.4 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для оценки качества
их технического обслуживания и ремонта .................................................................................... 77
3.5 Выводы к главе 3 ........................................................................................................ 79
4 Практическая реализация алгоритма интеллектуальной поддержки принятия
решений при управлении техническим состоянием сложных систем на примере оборудования
газотранспортного предприятия ......................................................................................................... 80
4.1 Необходимые сведения об особенностях функционирования газотранспортной
системы ......…………………………………………………………………….…………………..80
4.2 Структурная модель оборудования газотранспортного предприятия .................. 84
4.3 Программная реализация алгоритма интеллектуальной поддержки принятия
решений……………………………………………………………………………………………..89
4.4 Примеры выходных данных разработанной системы поддержки принятия
решений при управлении техническим состоянием оборудования газотранспортного
предприятия ...................................................................................................................................... 95
4.5 Анализ результатов опытной эксплуатации и оценка эффективности
разработанной системы поддержки принятия решений ............................................................ 104
4.6 Выводы к главе 4 ...................................................................................................... 106
5 Заключение ....................................................................................................................... 108
6 Список сокращений и условных обозначений .............................................................. 110
7 Список терминов .............................................................................................................. 112
8 Список литературы .......................................................................................................... 121
9 Список иллюстративного материала ............................................................................. 131
10 Приложения .................................................................................................................. 134
Приложение 1. Копии дипломов и сертификатов ........................................................................... 134
Приложение 2. Копия свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ ... 140
Приложение 3. Копии документов о внедрении результатов диссертационной работы ............ 141
4
Введение
Актуальность темы исследования.
Научно-технический прогресс способствовал бурному росту сложности систем, что
особенно характерно для современной авиационной, нефтегазовой, металлургической,
химической и ядерной промышленности. Современные сложные технические системы
отличаются большой разветвлённостью, большим числом и разнотипностью оборудования,
сложностью алгоритмов управления. До сих пор нередкими результатами отказов таких систем
являются огромные экономические потери, тяжелые отрицательные воздействия на
окружающую среду и человеческие жертвы. Это свидетельствует о том, что задача обеспечения
надежности сложных технических систем ещё далека от своего решения.
Поддержание высокого уровня эксплуатационной надежности объекта во многом
достигается за счёт эффективного управления его техническим состоянием. В данном процессе
можно выделить несколько ключевых проблем. С одной стороны, модель надежности объекта
по классической теории надежности использует статистико-вероятностный подход и не
учитывает текущую диагностическую информацию. С другой стороны, в технической
диагностике для определения технического состояния объекта нет системного подхода при
обработке и анализе диагностической информации – множества разнотипных параметров,
описывающих его техническое состояние. Кроме этого, если в качестве объекта технического
диагностирования выступает сложная система, в частности, современное промышленное
оборудование, то необходимо учитывать, что определение его технического состояния
проводится в условиях эксплуатации, при которых получение информации затруднительно.
Таким образом, процесс определения технического состояния сложной системы имеет нечеткий
(неточный) характер и связан с риском неверного решения, которое может оказать
существенное влияние на дальнейший процесс управления. В связи с вышесказанным, вопросы
совершенствования интеллектуальной поддержки принятия решений не теряют своей
актуальности на фоне развития информационных систем поддержки принятия решений –
одного из перспективных направлений развития науки, техники и технологии.
Степень разработанности темы.
Задачам повышения надежности технических систем сложной структуры посвящены
работы: Гнеденко Б.В., Соловьева А.Д., Беляева Ю.К., Барлоу Р., Прошана Ф., Акбердина Р.З.,
Смирницкого Е.К., Мартынова А.П., Шолкина В.Г., Кубрина С.С., Викторовой В.С. и др.
Существенный вклад в разработку и изучение методов интеллектуальной поддержки принятия
решений внесли: Заде Л., Кофман А., Саати Т., Ярушкина Н.Г., Тулупьев А.Л., Петровский А.Б.
5
и др. Созданию моделей надежности на базе интеллектуальных технологий посвящены
современные работы: Жданович А.А., Овчинникова И.Г., Косинского М.Ю. и др. Наличие
теоретических и практических работ российских и зарубежных учёных и исследователей
подтверждает актуальность темы и характеризует определённую степень её разработанности.
Тем не менее, недостаточная разработанность моделей описания и оценки технического
состояния сложных систем, а также методов и алгоритмов обработки и систематизации
разнородной информации для принятия решений и совершенствования процесса управления
определяет необходимость дополнительных исследований.
Цели и задачи.
Целью диссертационного исследования является повышение эффективности
управления техническим состоянием сложных систем за счёт интеллектуальной поддержки
принятия решений на основе нечеткой модели надежности.
Достижение поставленной цели предусматривает решение следующих задач:
1) анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием сложных
систем;
2) формализация понятия технического состояния объекта в математических понятиях
теории нечетких множеств;
3) разработка нечеткой модели надежности сложных технических систем;
4) разработка обобщённого алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений
при управлении техническим состоянием сложных систем на основе нечеткой модели
надежности;
5) практическая реализация разработанного алгоритма на примере промышленного
оборудования газотранспортного предприятия;
6) анализ результатов экспериментальных исследований.
Объект исследования – разнородная неструктурированная или слабоструктурированная
информация (диагностическая, статистическая, экспертная) о техническом состоянии сложных
технических систем.
Предмет исследования – методическое, информационное и программное
сопровождение процесса принятия решений в задачах управления техническим состоянием
сложных технических систем.
Область исследования соответствует следующим пунктам паспорта специальности
05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и
промышленности)»:
пункт 4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа,
оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
6
пункт 9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия
решений и оптимизации технических объектов.
пункт 10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии
управленческих решений в технических системах.
Научная новизна.
Научная новизна работы заключается в следующем:
разработана нечеткая модель надежности сложных технических систем для
обработки и систематизации разнородной информации, отличающаяся применением аппарата
нечетких множеств, позволяющая единым образом описывать, оценивать и идентифицировать
техническое состояние объектов (соответствует «пункту 4» паспорта специальности);
в рамках нечеткой модели надежности сложных технических систем разработан
индекс технического состояния для интеллектуальной поддержки принятия решений,
отличающийся применением аппарата нечетких множеств, позволяющий обобщить
информацию о техническом состоянии объекта и представить её в унифицированном виде
(соответствует «пункту 10» паспорта специальности);
разработан обобщённый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия
решений при управлении техническим состоянием сложных систем для использования в
системах поддержки принятия решений, отличающийся применением нечеткой модели
надежности при структурно-параметрическом анализе и синтезе сложных технических систем,
обеспечивающий поддержку принятия решений в технических системах различного назначения
(соответствует «пункту 9» паспорта специальности).
Теоретическая и практическая значимость работы.
Теоретическая значимость работы заключается в расширении функциональных
возможностей информационных систем поддержки принятия решений.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения её
результатов на предприятиях, что позволит:
обеспечить интеллектуальную поддержку принятия решений;
повысить уровень систематизации разнотипной информации;
повысить достоверность оценки технического состояния сложных систем;
повысить надежность сложных технических систем;
повысить обоснованность управленческих решений;
повысить эффективность управления.
Сведения о внедрении результатов работы.
Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы внедрены:
7
в научный процесс Института промышленных технологий машиностроения НГТУ
им. Р.Е. Алексеева;
в учебный процесс Института промышленных технологий машиностроения НГТУ
им. Р.Е. Алексеева кафедры «Автоматизация машиностроения» по подготовке бакалавров
направлений 15.03.04 «Автоматизация машиностроения», 15.03.06 «Мехатроника и
робототехника» и магистров направления 15.04.06 «Автоматизация машиностроения».
в производственный процесс ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» – в виде
информационной системы поддержки принятия решений;
Методология и методы исследования.
Решение поставленных задач основано на применении теории системного анализа,
обработки и систематизации информации, теории управления и методов принятия решений,
теории множеств, теории нечётких множеств, методов математического и структурного
моделирования, математической статистики и структурно-параметрического анализа и синтеза.
Положения, выносимые на защиту.
Основные положения, выносимые на защиту:
нечеткая модель надежности сложных технических систем;
индекс технического состояния;
обобщённый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении техническим состоянием сложных систем.
Степень достоверности и апробация результатов.
Достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы обеспечены
корректным применением математического аппарата, экспериментальными исследованиями,
апробацией на научно-практических конференциях, доказанностью выводов. Основные
технические решения внедрены в производственную деятельность промышленного
предприятия.
Апробация результатов исследования. Результаты исследования были представлены
на следующих конференциях:
XI Международная молодежная научно-техническая конференция «Будущее
технической науки» (Нижний Новгород, 2012);
Всероссийская научно-методическая конференция «Инновационные технологии в
образовательной деятельности» (Нижний Новгород, 2014);
19 Сессия молодых ученных (Нижний Новгород, 2014);
IX Всероссийская научно-практическая студенческая конференция «Российский
студент – гражданин, личность, исследователь» (Нижний Новгород, 2014);
8
XIII Международная молодежная научно-техническая конференция «Будущее
технической науки» (Нижний Новгород, 2014);
VI открытая научно-техническая конференция молодых специалистов и рабочих
«Молодёжь + Наука = Развитие нефтегазовой отрасли» (Астрахань, 2015);
Конкурс инновационных проектов молодых специалистов и рабочих ООО «Газпром
трансгаз Нижний Новгород» (Нижний Новгород, 2015);
XII научно-техническая конференция молодых специалистов Росатома «Высокие
технологии атомной отрасли. Молодежь в инновационном процессе» (Нижний Новгород,
2017);
Первая Всероссийская научно-практическая конференция «Нечеткие системы и
мягкие вычисления. Промышленные применения» (Fuzzy Technologies in the Industry)
(Ульяновск, 2017);
XII Международная IEEE научно-техническая конференция «Динамика систем,
механизмов и машин» (Омск, 2018);
II Международная научно-практическая конференция «Нечеткие системы и мягкие
вычисления. Промышленные применения» (Fuzzy Technologies in the Industry) (Ульяновск,
2018).
Публикации результатов исследования. По теме диссертации опубликовано 16 работ,
в числе которых 6 статей опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, а также одно
свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты и положения,
составляющие основное содержание диссертационной работы, разработаны и получены
автором лично или при его непосредственном участии. Во всех работах, опубликованных в
соавторстве, соискателю принадлежит определяющая роль при постановке задачи,
исследовании и получении результатов.
Структура и объём работы. Диссертационная работа изложена на 143 страницах и
состоит из введения, четырёх глав, содержащих 55 рисунков и 7 таблиц, заключения, списка
сокращений и условных обозначений, списка терминов, списка иллюстративного материала и 3
приложений. Библиографический список содержит 98 наименований.
9
1 Анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием
сложных систем
1.1 Методологические основы обеспечения эксплуатационной надежности
сложных технических систем
Надёжность – один из наиболее значимых функциональных показателей любых
технических систем. От надежности зависят безопасность, экономичность и
конкурентоспособность систем. Ведущей концепцией, на основе которой решается задача
повышения надежности систем, является системный подход. Обзор методов обеспечения
надежности сложных технических систем представлен в работе [1].
Системы обеспечения надежности охватывают все этапы жизненного цикла объекта от
разработки до эксплуатации. При этом методы обеспечения надежности на каждом этапе
жизненного цикла имеют свою специфику. Примерами методов обеспечения проектной
надежности являются: выбор материалов, расчёт запасов прочности, схем резервирования и пр.
Технологическая надежность обеспечивается, как правило, стабилизацией технологических
процессов производства. Основным методом обеспечения эксплуатационной надежности
сложных технических систем является организация их технического обслуживания и ремонта,
где в настоящее время прослеживается несколько концепций.
Одна из этих концепций основана на ставшей классической статистической теории
надежности, которая сложилась в условиях массового производства. Она позволяет
планировать стратегии обслуживания в среднем для партии идентичных изделий и не
гарантирует оптимальное обслуживание каждого отдельного изделия этой партии. Результатом
планирования при таком подходе является определение некоторых нормативных показателей,
таких как назначенный ресурс изделия. Однако, накопленные статистические данные об
отказах различного вида техники показало, что отказы происходят как в период назначенного
ресурса, так и за его пределами. Поэтому наблюдается растущая потребность в разработке
методов обслуживания каждого конкретного изделия по его фактическому состоянию [1].
Идентификация фактического состояния сложных технических систем, обнаружение
предотказного состояния, прогнозирование динамики изменения состояния в процессе
эксплуатации, определение остаточного ресурса – все эти задачи составляют части единой
проблемы – обеспечение безотказного функционирования техники [1].
10
Итак, основным методом обеспечения эксплуатационной надежности сложных
технических систем является организация их технического обслуживания и ремонта (ТОиР).
Если к ТОиР добавить любые действия (например, диагностирование, наладка, разработка
мероприятий по повышению надежности пр.), которые направлены на поддержание или
улучшение технического состояния объектов, то, в более общем смысле, этот процесс можно
назвать управлением техническим состоянием.
1.2 Анализ современных концепций технического обслуживания и ремонта
оборудования
В настоящем разделе проведём анализ современных концепций ТОиР оборудования и
покажем значимость методов анализа и обработки информации о фактическом техническом
состоянии оборудования при принятии решений.
ТОиР, как область деятельности, за последние десятилетия изменилась весьма
существенно. Задача реформирования сферы ТОиР в условиях борьбы за высокие
производственные и экономические показатели на промышленных предприятиях становится
всё более актуальной.
Если взглянуть на ТОиР с исторической точки зрения, то можно наблюдать картину
эволюции, соответствующую известному принципу развития по спирали: каждый новый виток
имеет сходство с предыдущим, но осуществляется на более высоком уровне [2]. Рассмотрим
процесс развития концепций ТОиР подробнее (рисунок 1.2.1).
Рис. 1.2.1 – Развитие концепций ТОиР
Отправной точкой в процессе развития ТОиР стала концепция Run-to-Failure (RTF).
Следует отметить, что данную концепцию нельзя в полной мере считать концепцией ТОиР, так
•Ремонт после отказа
Run-to-Failure (RTF)
•Концепция ТОиР на основе величины наработки оборудования
Time-Based Maintenance (TBM) •Концепция ТОиР на
основе фактического технического состояния оборудования
Condition-Based Maintenance (CBM)
•Концепция ТОиР на основе значимости (критичности) оборудования
Reliability Centered Maintenance (RCM)
11
как оборудование практически не обслуживалось, а ремонт производился только после отказа.
Практику RTF сложно реализовать, когда затруднена доставка запчастей (например, удалённо,
во время военных действий). Это стало предпосылкой для появления предупредительного
обслуживания и планового предупредительного ремонта (ППР). Суть этого подхода в том,
чтобы провести ТОиР до наступления отказа, тем самым улучшив техническое состояние (ТС)
оборудования и снизив вероятность возникновения отказа. Дальнейшая эволюция ТОиР в
значительной степени стала развитием идеи предупредительного обслуживания.
Вопрос о том, в какой момент провести ТОиР, чтобы предупредить отказ, стал одним из
ключевых. Сначала отказ рассматривался как событие, вероятность которого возрастает с
наработкой оборудования из-за износа и старения. В связи с этим момент проведения ТОиР
определялся по достижению некоторой пороговой наработкой оборудования. На практике
величина этой наработки стала определяться календарным интервалом, в течение которого
оборудование находилось в состоянии работы. Теоретическим вопросам предупредительного
ТОиР по критерию времени наработки посвящены такие работы как [3 – 5]. Так как вероятность
отказа неразрывно связали со временем наработки, а наработка снова накапливалась после
ТОиР и опять достигала порогового значения, то предупредительные работы снова
повторялись. В результате ремонтная деятельность приобрела периодический (циклический)
характер, в отличие от эпизодических работ при RTF. Возникли два понятия: «ремонтный
цикл» и «межремонтный период». Таким образом, предупредительный подход получил
реализацию в виде периодического обслуживания и ремонта. Эта концепция ТОиР стала
называться Time-Based Maintenance (TBM).
Если при RTF устранялась та неисправность, которая произошла, то при ППР работы
выполняются с целью предупредить все возможные отказы. В результате становится понятным,
что при таком подходе объёмы работ при ППР возрастают, и возникает необходимость
контролировать и управлять расходами на ТОиР. Это стало предпосылкой для создания планов
ТОиР и систем планирования.
Увеличение частоты и объёмов проведения ППР привело к высоким затратам на ТОиР. В
конце 60-х – начале 70-х годов ХХ века дальнейшее повышение уровня надёжности
посредством TBM оказалось под вопросом, были проведены масштабные исследования
механизмов отказа, которые привели к неожиданным выводам [2]. Результаты этих
исследований опубликованы в работах [6, 7] и для удобства представлены на рисунке 1.2.2.
12
Рис. 1.2.2 – Результаты исследования зависимости интенсивности отказов от наработки
Как видно из рисунка 1.2.2 только 8 – 23 % отказов соответствуют представлению,
принятому практикой TBM, согласно которой интенсивность отказов растёт с наработкой
оборудования. Следует отметить, что эти отказы свойственны относительно простым объектам.
Для технически сложных объектов (77 – 92 % отказов) было отмечено отсутствие или
небольшая взаимосвязь между вероятностью их отказа и сроком эксплуатации объекта. Для
этих объектов интенсивность отказов за пределами интервала приработки можно отметить как
постоянную величину.
Стало очевидно, что для 77 – 92 % отказов бессмысленно определять момент
предупредительного ТОиР по величине наработки, так как наработка не позволяет
прогнозировать приближение отказа. В данном случае, в качестве критерия определения
момента ТОиР необходимо опираться не на наработку, а на фактическое техническое состояние
оборудования. Это стало предпосылкой для развития концепции предупредительного
обслуживания по состоянию – Condition-Based Maintenance (CBM). Теоретические основы CBM
изложены в таких давних работах как [8, 9]. Реализовать такое предупредительное
4% 3% 3%
United Airlines
(США, 1968 г.)
Bromberg
(Швеция, 1973 г.)
ВМФ США
(США, 1982 г.)
А
2% 1% 17%
5% 4% 3%
8 – 23% Б
В
7% Г
14% 77 – 92%
Д
Е
11% 6%
15% 42%
68% 66% 29%
наработка наработка наработка
13
обслуживание было сложно, главным образом, в связи с необходимостью в системах
диагностики, которые позволяли бы измерять и контролировать множество технических
параметров [10, 11]. Требовались существенные затраты как на аппаратную и программную
базу, так и на персонал. Это ограничивало возможности многих предприятий по реализации
CBM, в связи с ограниченностью ресурсов самого предприятия [2].
На этой основе возник новая концепция ТОиР – обслуживание, ориентированное на
надёжность – Reliability Centered Maintenance (RCM). Одной из ранних работ, посвященной
RCM, является [12].
Согласно RCM, различные единицы или группы оборудования на любом предприятии
имеют разную значимость (критичность) по выполняемым функциям в целом
производственном процессе и возможному ущербу в случае отказа. То есть, отказы
оборудования с разной критичностью отличаются по опасности последствий. Следовательно,
тратить ресурсы на предупреждение всех отказов нерационально, необходимо предупреждать
только те отказы, которые могут привести к значительным последствиям. Таким образом, RCM
акцентирует внимание предприятия не на отказах, а на их последствиях.
В основе RCM лежит функциональный анализ оборудования (определение функций
каждой единицы оборудования или группы оборудования в целом производственном процессе;
определения перечня функциональных отказов как неспособности выполнять функции;
определение перечня критичного оборудования, отказ которого ведёт к функциональному
отказу). В отношении критичного оборудования проводятся комплексные мероприятия по
повышению надёжности.
В настоящее время известно, что, например, методики подготовки высококлассных
бегунов в течение времени непрерывно менялись (появлялись новые, модернизировались
существующие). Появление какой-либо новой методики в основном улучшало результаты
бегунов. Однако, в настоящее время стал очевидным факт отсутствия какой-либо единой
методики, соблюдение которой, давало бы исключительно положительные результаты. Совсем
наоборот, достижение результатов складывается из умения использовать ту или иную методику
в зависимости от некоторых факторов (например, физических особенностей бегуна, временных
интервалов между соревнованиями и т.д.). То есть наиболее эффективным стал комплексный
подход. То же самое можно сказать и о концепциях ТОиР оборудования промышленных
предприятий. Принятие решений о применимости той или иной концепции ТОиР можно
изобразить в виде упрощенного алгоритма (рисунок 1.2.3), который, по своей сути, отражает
концепцию RCM.
14
Рис. 1.2.3 – Упрощённый алгоритм концепции RCM
Результаты сравнительного анализа концепций ТОиР отразим в таблице 1.2.1.
Табл. 1.2.1 – Концепции ТОиР
Стратегия Описание Оборудование
Run-to-Failure (RTF) Ремонт после отказа, систематическое
обслуживание не проводится
Малочисленное, не
сложное, легко
поддаётся ремонту
Time-Based
Maintenance (TBM)
Стратегия ТОиР на основе величины наработки
оборудования
Многочисленное,
сложное, сложный
ремонт Condition-Based
Maintenance (CBM)
Стратегия ТОиР на основе фактического
технического состояния оборудования
Reliability Centered
Maintenance (RCM)
Стратегия ТОиР на основе значимости
(критичности) оборудования
Сегодня предприятия ощущают необходимость в настройке инструментов управления
ТОиР под текущие задачи и материальные активы, уникальные на каждом предприятии.
Потребность в реализации различных концепций ТОиР, комплексировании этих практик,
необходимость анализа и периодического пересмотра выбранных концепций ТОиР требует
адекватных инструментов управления, таких как информационная система управления ТОиР
[2].
В работе [2] авторами затронута тема комплексной концепции ТОиР. Из анализа процесса
развития концепций ТОиР становится очевидной необходимость создания гибкой системы
управления. Данный вопрос требует детальной проработки в связи со спецификой
оборудования, которое используется на предприятии.
Опираясь на имеющийся опыт зарубежных компаний [13, 14], можно заключить, что, во-
первых, концепция планового ТОиР практически не используется. Во-вторых, концепция ТОиР
по техническому состоянию имеет огромное распространение. В-третьих, осуществляется
15
переход к концепции ТОиР по прогнозируемому техническому состоянию оборудования. При
этом технические эксперты разрабатывают сценарий ТОиР на основе прогноза, менеджеры
корректируют его на основе управления рисками. В отношении определенных типов
оборудования (например, коммутационного) применяется и хорошо себя рекомендует
корректирующая концепция ТОиР. Полный отказ от ТОиР вряд ли осуществим в России из-за
большого износа оборудования, жёстких климатических условий и прочего [15]. В свою
очередь, концепция ТОиР по прогнозируемому техническому состоянию представляет интерес
для отечественной промышленности.
1.3 Анализ проблем определения технического состояния сложных систем
Эффективность концепции обслуживания и ремонта по фактическому техническому
состоянию в первую очередь зависит от точности определения этого фактического состояния, а
значит от точности идентификации деградационных процессов, протекающих при
эксплуатации изделия.
Надежность, как сложное свойство, в зависимости от назначения объекта и условий его
применения состоит из сочетаний свойств: безотказности, ремонтопригодности, долговечности
и сохраняемости. Для объектов, работающих непрерывно, таких как, например, магистральные
газопроводы, нефтепроводы, энергоблоки электрической станции, из этих свойств наиболее
важны первые три.
Безотказность является ключевым свойством надежности элементов и систем.
Безотказность – свойство объектов сохранять работоспособное состояние в течение некоторого
времени или некоторой наработки. Безотказность характеризуется техническим состоянием
объекта. Согласно ГОСТ 18322-2016, видами технического состояния являются: исправное
состояние, работоспособное состояние, неисправное состояние, неработоспособное состояние и
предельное состояние. Каждое из этих состояния характеризуется совокупностью значений
параметров, описывающих состояние объекта, и качественных признаков. Номенклатура этих
параметров и признаков, а также пределы их допустимых значений устанавливаются в
нормативной документации на данный объект.
Исправное состояние объекта – это состояние, при котором он соответствует всем
требованиям нормативно-технической и конструкторской документации. Неисправное
состояние объекта – состояние, при котором он не соответствует хотя бы одному из требований
документации. Событие, состоящее в нарушении исправного состояния объекта, но
сохраняющего его работоспособность, называется повреждением или дефектом. При
работоспособном состоянии объекта значения всех параметров, характеризующих его
16
способность выполнять заданные функции, соответствуют требованиям нормативно-
технической и конструкторской документации. Если значения хотя бы одного из параметров,
характеризующих способность объекта выполнять заданные функции, не соответствует
требованиям документации, то такое состояние называется неработоспособным. Событие,
заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта, называется отказом.
Границы между исправным и неисправным, а также между работоспособным и
неработоспособным состояниями условны. Работоспособность может быть как полной, так и
частичной. То же самое относится и к неработоспособности. При полной работоспособности
объекта возможно достижение максимальной эффективности его функционирования. При
частичной работоспособности объекта эффективность его функционирования меньше
максимальной. При этом работоспособность должна рассматриваться применительно к
внешним условиям эксплуатации объекта. При этом объект, работоспособный в одних
условиях, может оказаться неработоспособным в других.
В [16] приведена схема постоянных состояний и событий объектов. Внесем некоторые
изменения в данную схему и представим модифицированный вариант на рисунке 1.3.1.
Рис. 1.3.1 – Схема постоянных состояний и событий объектов
На рисунке 1.3.1 применены следующие обозначения: 1 – повреждение; 2 – отказ; 3 –
переход объекта в предельное состояние; 4 – восстановление; 5 – ремонт; 6 – списание. Если
исправный объект всегда работоспособен, то работоспособный объект может быть
неисправным при несоответствии лишь тем требованиям нормативно-технической и
Неисправное
состояние
Исправное
состояние
Работоспособное
состояние
Неработоспособное
состояние
Предельное
состояние
1
2
2
3
3
6
4
5
17
конструкторской документации, которые не препятствует его применению по назначению
(например, эстетические требования, требования к индикации и др.).
На основе вышесказанного можно заключить, что задача определения текущего
технического состояния объекта носит нечеткий характер.
Ремонтопригодность – это свойство объекта, заключающееся в приспособлении к
предупреждению и обнаружению причин отказов, повреждений и восстановлению
работоспособного состояния путём проведения технического обслуживания и ремонта.
Свойство ремонтопригодности объекта полностью определяется его конструкцией, т.е.
предусматривается и обеспечивается при разработке, изготовлении и монтаже. Таким образом,
все объекты условно делят на восстанавливаемые (подлежащие восстановлению) и
невосстанавливаемые (не подлежащие восстановлению) применительно к определённым
внешним условиям. Один и тот же объект, в зависимости от окружающих условий и этапов
эксплуатации, может считаться восстанавливаемым или невосстанавливаемым. Однако
существует и безусловное деление этих же объектов на ремонтируемые (доступные для
ремонта) и неремонтируемые (не подлежащие ремонту) применительно ко всему времени
существования. Деление по обоим признакам для многих объектов совпадает: ремонтируемый
объект может быть восстанавливаемым на протяжении всего срока службы, а
неремонтируемый объект остаётся невосстанавливаемым в течение всего времени
существования. Однако, существуют и исключения.
При формулировании и решении задач обеспечения, прогнозирования и оценивания
надежности существенное решение, которое должно приниматься в случае отказа объекта –
восстанавливать его или нет. Другими словами, лицо, принимающее решение (ЛПР) должен
определить включать ли объект в планы текущего, среднего или капитального ремонта или
предусмотреть полную замену объекта. Всё это формирует необходимость для
интеллектуальной поддержки при управлении техническим состоянием сложных систем.
Долговечность – свойство объектов сохранять работоспособное состояние до
наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и
ремонта. При переходе объекта в предельное состояние происходит прекращение его
эксплуатации. Для неремонтируемых объектов выделяют предельное состояние двух видов
[16]. Первый вид совпадает с неработоспособным состоянием. Второй вид обусловлен
обстоятельством, что дальнейшая эксплуатация ещё работоспособного объекта недопустима в
связи с требованиями безопасности. Переход ремонтируемого объекта в предельное состояние
второго вида происходит раньше момента возникновения отказа. Для ремонтируемых объектов
выделяют три вида предельных состояний [16]. Для двух видов требуется капитальный или
18
средний ремонт, т.е. временное прекращение эксплуатации. Третий вид предельного состояния
предполагает окончательное прекращение эксплуатации.
Таким образом, долговечность объектов ограничена не отказом объекта, а переходом в
предельное состояние. Следовательно, в случае перехода объекта в предельное состояние, ЛПР
сталкивается с задачей определения целесообразности и необходимости капитального ремонта,
среднего ремонта или полной замены объекта. Повышение эффективности подобных
управленческих решений может быть достигнуто за счёт интеллектуальной поддержки.
1.4 Обзор современных систем управления промышленных предприятий
Задачи повышения эффективности производства за счёт применения современных теорий
и методов управления являются наиболее актуальными в конкурентных рыночных условиях
[17]. В настоящее время наблюдается значительный мировой и российский интерес к
компьютерным интегрированным системам, направленным на повышение эффективности
управления предприятием. По мере развития вычислительной техники появлялись всё новые
возможности автоматизации производственных процессов, которые с каждым шагом
становились более взаимосвязанными. Данный путь развития можно охарактеризовать как
постепенное приближение к созданию иерархической информационной системы управления
целым предприятием.
С начала 2000-х годов происходит стремительное развитие и внедрение
автоматизированных систем управления предприятием. В качестве предпосылок для появления
подобного рода систем можно выделить следующие:
− постоянно возрастающие объёмы информационных ресурсов;
− возросший общий уровень информатизации, компьютеризации;
− острая рыночная конкуренция;
− возросшая приоритетность сроков;
− острая потребность в сокращении производственных издержек (оптимизация
производства).
К настоящему времени накопилось множество определений систем управления
предприятием, предложенных различными источниками. Обобщая данные определения,
определим понятие «система управления предприятием».
Итак, система управления предприятием – это комплекс организационных, программных,
технических, информационных, лингвистических, технологических средств, методов и
19
действий квалифицированного персонала, предназначенных для решения задач эффективного
управления различными аспектами сферы деятельности предприятия.
Система управления промышленным предприятием включает в себя две сферы
(подсистемы): сферу производственных процессов и сферу бизнес-процессов (сферу
организационного управления). Производственная сфера – это сфера основной деятельности
предприятия. Сфера организационного управления – это сфера управления всеми ресурсами
предприятия, необходимыми для осуществления основной деятельности (рисунок 1.4.1).
Рис. 1.4.1 – Структура системы управления предприятием
Система организационного управления обеспечивает контроль и регулирование
основного вида деятельности предприятия. Эта система предназначена, чтобы определять
рассогласование между требуемыми параметрами (результатами) системы, реализующей
основную деятельность, и фактическими результатами, полученными при реализации основной
деятельности, и вырабатывать управляющие воздействия, корректирующие эту деятельность
[18].
Рассмотрим основные концепции информационных систем управления предприятием в
хронологическом порядке, проведём анализ преимуществ и недостатков каждой концепции, а
также определим тенденции развития информационных систем управления предприятием.
К концу 1980-х годов идея создания модели данных в рамках целого предприятия с целью
упростить управление производственными процессами заинтересовала несколько крупных
международных промышленных компаний. Первым шагом в данном направлении стала
концепция MRP (Material Resource Planning) – планирование материальных ресурсов. Цель
концепции MRP – минимизация издержек, связанных со складскими запасами. На основании
плана выпуска продукции, спецификации изделия и технологической последовательности и
длительности операций осуществлялся расчёт потребностей в материальных ресурсах к
установленным срокам. Внедрение на предприятия систем, реализующих концепцию MRP,
позволило выстроить планирование, управление запасами и выпуск продукции в единый
бизнес-процесс.
Система
организационного
управления
Производственная
система
20
Однако концепция MRP не учитывала влияние имеющихся производственных
мощностей, их загрузку, трудовые ресурсы и потребность в материалах. Для исправления этого
недостатка была разработана концепция MRP II (Manufacturing Resource Planning) –
планирование производственных ресурсов. В основу MRP II положен принцип иерархии
планов, т.е. план высшего уровня предоставляет исходные данные и требуемые показатели для
планов низшего уровня. Таким образом, результаты планов нижнего уровня оказывают
обратное воздействие на планы высшего уровня. Концепция MRP II интегрировала все
основные процессы, реализуемые предприятием. Она учитывала все производственные ресурсы
(персонал, оборудование, материалы и пр.), и, по мере развития, к ней постепенно добавлялись
возможности учёта остальных затрат предприятия. Таким образом, с помощью MRP
осуществлялось эффективное управление всеми ресурсами производственного предприятия в
течение всего жизненного цикла продукции, начиная от закупки сырья и заканчивая выпуском
готовой продукции.
Именно объём и разнородность производственной информации стали предпосылками для
создания концепции ERP (Enterprise Resource Planning или Enterprise-wide Resource Planning) –
планирование ресурсов в масштабе предприятия. Фундаментальной основой концепции ERP
стал принцип создания единого хранилища данных (репозитария), который содержит всю
информацию, связанную с производством (финансовая информация, деловая информация,
информация по управлению персоналом и пр.). Наличие единого репозитария решило проблему
передачи данных от приложения к приложению. Кроме этого, вся информация одновременно
становится доступной для всего персонала предприятия.
Следует отметить, что концепция ERP нашла широкое мировое применение, так как
планирование ресурсов позволило сократить время выпуска продукции, снизить уровень
складских запасов и улучшить обратную связь с потребителем. Таким образом, концепция ERP
позволила объединить все ресурсы предприятия и повысить эффективность управления ими.
При всех своих достоинствах, концепция ERP также получила дальнейшее развитие, в
результате чего была создана одна из самых современных концепция CSRP (Customer
Synchronized Resource Planning) – планирование ресурсов предприятия при взаимодействии с
клиентами. То есть, в отличие от концепций MRP, MRP II, ERP, которые ориентированы на
внутреннюю организацию предприятия (некую обособленность), концепция CSRP направлена
на автоматизацию внешних связей и на создание так называемого «виртуального предприятия»,
которое охватывает весь жизненный цикла изделия (от его проектирования, с учётом
требований заказчика, до гарантийного сервисного обслуживания после продажи). Основная
суть концепции CSRP заключается в интеграции заказчика в систему управления
предприятием. Согласно CSRP, непосредственно заказчик размещает заказ на изготовление
21
продукции, отвечает за правильность его исполнения и отслеживает соблюдение сроков
производства и поставки. Таким образом, предприятие может отслеживать тенденции спроса на
его продукцию. С помощью CSRP происходит синхронизация покупателя с внутренним
планированием и производством.
В качестве ещё одного типа системы управления предприятием стоит выделить OLAP
(Online Analitical Processing) – аналитическая обработка данных в реальном времени для
стратегического управления предприятием. OLAP-системы представляют собой современную
технологию обработки и исследования больших объёмов разнородных данных для управления
предприятием, стратегического планирования, бюджетирования и, самое главное,
моделирования и прогнозирования внутренний и внешней среды предприятия.
Таким образом, OLAP-системы позволяют предприятию получать результаты прогноза и
анализа различных ситуаций, связанных с текущей производственно-хозяйственной
деятельностью и перспективами развития предприятия. OLAP-системы можно рассматривать
как дополнение к системам управления уровня предприятия. За счет применения OLAP-
системы появляется возможность создать единую платформу для всех процессов
прогнозирования и анализа на предприятии, например, плана стратегического развития,
прогнозов бюджета, прогноза продаж и закупок и пр. OLAP-системы позволяют проводить
многовариантный анализ, то есть получать множество сценариев развития событий на основе
набора исходных данных. За счет инструментов анализа OLAP-систем можно моделировать
ситуации типа «что – если».
Все преимущества OLAP-систем, как и любого другого типа информационных систем
управления, напрямую зависят от точности, достоверности и объема исходных данных.
Преимуществом OLAP-системы является согласованность исходной информации и результатов
анализа, то есть очевидна логическая связь между полученными результатами и исходными
данными. Таким образом, снижается субъективность результатов анализа, так как всегда можно
проверить источник информации. За счет построения многомерных связей появляется
возможность выявить скрытые (не очевидные на первый взгляд) зависимости в различных
процессах.
OLAP-системы позволяют управлять детализацией представления результатов, которая
может изменяться в зависимости от требований пользователей. Отчет может содержать именно
ту информацию, которая необходима для принятия управленческих решений.
Сведём рассмотренные концепции информационных систем управления предприятием в
сравнительную таблицу 1.4.1.
22
Табл. 1.4.1 – Сравнительная таблица концепций информационных систем управления
предприятием
Концепция Описание Цели и задачи Недостатки
(предпосылки для
создания новой
концепции)
Material
Requirement
Planning
(MRP)
Планирование
потребностей в
материальных
ресурсах
Минимизация издержек,
связанных со складскими
запасами; Планирование
производственных операций,
расписаний доставки,
закупочных операций
Не учитываются
производственные
мощности, их загрузка,
стоимость рабочей силы
и т.д.
Manufacturing
resource
planning
(MRP II)
Планирования
материальных,
финансовых и
человеческих
ресурсов
Интеграция производственных
процессов с учётом всех
ресурсов предприятия.
Эффективное управление
всеми ресурсами
производственного
предприятия в течение всего
жизненного цикла продукции.
Ориентация только на
заказ; слабая
интеграция
конструирования и
проектирования; слабая
интеграция системы
технологических
процессов; слабая
интеграция
планирования кадров и
управления финансами.
Enterprise
Resource
Planning
(ERP)
Система
управления
предприятием,
автоматизирующая
все подразделения
предприятия
Управление предприятием на
основе интеграции всех
производственных и бизнес-
процессов путём создания
единого хранилища данных,
которое содержит всю
разнородную информацию,
связанную с производством.
Ориентация на
производственные и
бизнес-процессы только
в рамках предприятия.
Ориентация на продукт.
Customer
Synchronized
Resource
Planning
(CSRP)
Система
управления
предприятием,
ориентированная
на конечного
потребителя
Управление предприятием на
основе функциональности
ERP и переориентации
планирования от производства
к конечному покупателю.
Интеграция производственных
и материальных ресурсов
предприятия и ресурсов,
потребляемые в
маркетинговой,
коммерческой,
послепродажной работе с
потребителем.
Большой объём
информации приводит к
необходимости
разработки
универсального
алгоритма обработки
информации с
автоматизированным
поиском
закономерностей.
23
Табл. 1.4.1 – Сравнительная таблица концепций информационных систем управления
предприятием (продолжение)
Концепция Описание Цели и задачи Недостатки
(предпосылки для
создания новой
концепции)
Online
Analitical
Processing
(OLAP)
Аналитическая
обработка данных в
реальном времени
Стратегический уровень
управления предприятием на
основе систематизации
разнородных данных в
соответствии с некоторым
набором критериев.
Дороговизна
На рисунке 1.4.2 показано развитие концепций управления производством. Здесь
становится очевидным процесс интеграции не только внутренних (в рамках одного
предприятия) бизнес-процессов, но и внешних.
Рис. 1.4.2 – Развития концепций управления производством
В качестве основных тенденций, связанных с развитием методов управления
производством, можно выделить следующие:
интеграция бизнес-процессов;
унификация показателей эффективности производства;
модульный принцип построения;
моделирование ситуации типа «что-если»;
расширение сопровождения жизненного цикла продукции;
обработка разнородной информации больших объемов.
В результате анализа развития концепций управления производством можно сделать
вывод, что все предыдущие концепции затмевались последующими в силу большей
универсальности и гибкости последних.
Целью создания и последующего развития концепций управления производством всегда
являлась и является унификация показателей. В настоящее время, в основе управления
производством лежат финансовые показатели как наиболее унифицированные. Другими
словами, всё измеряется в денежном эквиваленте. Однако, далее будет показано, что
MRP MRP II ERP CSRP OLAP
24
финансовые показатели не учитывают всех задач управления промышленным предприятием и
не являются достаточным условием для эффективного процесса управления.
1.5 Обзор информационных систем управления техническим
обслуживанием и ремонтом оборудования
Проведем небольшой анализ многоуровневой структуры управления промышленным
предприятием. Следует отметить, что концепции управления предприятием, описанные в
предыдущем разделе, развивались в ракурсе информационных технологий, соответственно,
каждая концепция была реализована в виде информационной системы. Для анализа каждому
уровню управления поставим в соответствие класс информационной системы (рисунок 1.5.1).
Рис. 1.5.1 – Уровни управления и соответствующие классы ИС:
MES (Manufacturing Execution System) – управление производственными процессами;
EAM (Enterprise Asset Management) – управление активами производства;
CMMS (Computerized Maintenance Management System) –автоматизированная система
управления ТОиР;
MRO (Maintenance, Repair and Operation) – система управления ТОиР;
SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) – диспетчерское управление и сбор данных.
Системы ERP и MES взаимосвязаны, но выполняют различные функции в иерархической
структуре управления производством. ERP-системы направлены, в первую очередь, на решение
административно-хозяйственных и учётно-финансовых задач. MES-системы оперируют более
точной информацией о производственных процессах. MES-система, аккумулируя и обобщая
данные, полученные от различных производственных и технологических объектов, выводит на
верхний уровень организацию всей производственной деятельности.
Таким образом, система управления промышленного предприятия включает в себя две
сферы (подсистемы): сферу производственных процессов и сферу бизнес-процессов (сферу
• Класс информационной системы Уровень управления
• OLAP, CSRP Стратегический
• ERP Тактический
• MES, EAM, CMMS, MRO Оперативный
• SCADA (АСУ ТП) Технологический
25
организационного управления). Тогда можно определить проблему современных
информационных систем управления промышленного предприятия как недостаточную степень
взаимосвязи (интеграции) сферы производства и сферы управления. В качестве интегрирующих
эти сферы классов информационных систем можно выделить два класса: MRO и CMMS –
системы управления ТОиР. Примерами классов ИС, с помощью которые происходит получение
и обработка информации уровня производства для поддержки принятия управленческих
решений, являются: MRO и CMMS – системы управления ТОиР. Эти два класса ИС являются
областью для исследования настоящей работы.
Модуль ТОиР является составным элементом комплексной системы управления
производством, который нацелен на решение задач, связанных с планированием и учётом
ТОиР. Система ТОиР – совокупность организационных, программных, технических,
информационных, лингвистических, технологических средств и действий квалифицированного
персонала, предназначенных для решения задач планирования и управления обслуживанием и
ремонтом оборудования.
Следует отметить, что интерес к модулю ТОиР вызван прежде всего тем, что в настоящее
время отечественные автоматизированные системы управления ТОиР находятся на начальном
уровне своего развития. Основная причина этого заключается в том, что российские
промышленные предприятия находятся на этапе выбора концепции ТОиР, соответственно
задача автоматизации данного процесса пока второстепенна.
1.6 Анализ концепции управления предприятием на основе
сбалансированной системы показателей
В современных условиях повышения объемов информации, многими научными
деятелями и консультантами по вопросам управления производством предприняты немалые
попытки унификации и стандартизации методов управления производством на основе
показателей. Одним из таких популярных и современных методов является BSC (Balanced
Scorecard) – сбалансированная система показателей (ССП), предложенная Дейвидом П.
Нортоном и Робертом С. Капланом [19].
Концепция ССП возникла в 1990 г. как система измерения эффективности деятельности
предприятия. В 1996 г. в книге [19] был представлен инструмент реализации стратегии –
система сбалансированных показателей. В 2000 году в книге [20] Р. Каплан и Д. Нортон вывели
и предложили пять принципов создания организации, ориентированной на стратегию. В 2004
году в книге [21] авторы предложили стратегические карты – инструмент управления,
предназначенный для наглядного представления стратегии. В 2006 году в книге [22] авторами
26
была описана проблема создания баланса между всеми действиями организации и её
стратегией. Таким образом, ССП за короткий срок проделала путь от академического
исследования до внедрения в крупнейших мировых компаниях. Примеры ведущих зарубежных
компаний мира, использующие концепцию ССП представлены на рисунке 1.6.1.
Рис. 1.6.1 – Примеры компании, использующие концепцию BSC
В настоящее время популярность концепции ССП подчёркивается появлением и широким
распространением специализированных информационных продуктов, позволяющих
автоматизировать процедуры создания и работы с ССП [19].
ССП – инструмент управления предприятием на основе взаимосвязанных количественных
показателей, полученных с помощью декомпозиции стратегии (цели) предприятия. То есть,
ССП рассматривает стратегию (цель) компании в ракурсе установленной системы оценки её
деятельности.
ССП изначально разрабатывалась для крупных предприятий с широкой инфраструктурой
и множеством активов, однако в настоящее время ведётся работа по обоснованию
целесообразности внедрения концепции ССП в небольшие предприятия [23].
В ССП основной упор делается на оценку достижения финансовых показателей, которые
дополняются нефинансовыми показателями деятельности предприятия [24].
Основной постулат ССП – невозможно управлять тем, что нельзя оценить и невозможно
оценить то, что нельзя описать [19]. Благодаря этому методу у предприятий появилась
возможность количественно оценить свои наиважнейшие активы.
На протяжении десятков лет Каплан и Нортон работали с множеством компаний.
Результатом данной работы стало создание нового инструмента управления предприятием –
стратегических карт. Стратегическая карта, являясь представлением причинно-следственных
27
связей между элементами стратегии компании, делает понятными и близкими каждому
сотруднику организации стратегические цели и задачи данной организации, а также пути их
достижения и решения.
Например, ПАО «Газпром» также не является исключением и успешно применяет
концепцию ССП. Терминология может немного отличатся, однако это никоим образом не
меняет общих принципов данной концепции.
В годовом отчёте ПАО «Газпром» за 2015 год [25, с. 46–49] отмечено, что основой
долгосрочного планирования в ПАО «Газпром» является система стратегических целевых
показателей (СЦП), сбалансированных по всем видам деятельности компании и количественно
определяющих задачи по достижению ею стратегических целей. Система долгосрочного
планирования с использованием СЦП охватывает деятельность ПАО «Газпром» и ее основных
дочерних обществ в рамках газового бизнеса [25].
В (25) также представлена структура СЦП (рисунок 1.6.2). Как видно из рисунка 1.6.2 в
системе стратегического планирования ПАО «Газпром» используется двухуровневая система
СЦП. СЦП первого уровня устанавливаются на конец десятилетнего периода и являются
основой для формирования долгосрочной программы развития компании. СЦП второго уровня
детализируют СЦП первого уровня по направлениям деятельности, более подробно описывая
задачи в области производства, маркетинга, экономики, внутрикорпоративных процессов,
инноваций и работы с кадрами.
Как отмечено в [25], основным механизмом и инструментом, используемым при
планировании деятельности на долгосрочную перспективу, является долгосрочная программа
развития компании, разработка которой проводится на ежегодной основе с использованием
СЦП.
В [25] также отмечены основные задачи программ развития ПАО «Газпром», среди
которых следующие:
− определение перспективных направлений развития ПАО «Газпром» с учётом
тенденций развития мирового и российского энергетических рынков и анализа конкурентной
среды;
− формирование вариантов развития и перечня приоритетных проектов ПАО
«Газпром»;
− финансово-экономическая оценка вариантов развития ПАО «Газпром»;
− оценка стратегических рисков ПАО «Газпром»;
− формирование рекомендаций и мероприятий, направленных на достижение СЦП и
устойчивое развитие ПАО «Газпром».
28
Рис. 1.6.2 – Структура СЦП ПАО «Газпром»
Выполнение данных задач оценивается на основе степени достижения СЦП на конец 10-
летнего периода. Следует отметить, что все СЦП выражены в количественном представлении
[25, с. 47].
При формировании долгосрочной программы развития помимо всего прочего
учитывается исходная информация и показатели, представляемые структурными
подразделениями и дочерними предприятиями ПАО «Газпром».
Контрольные ориентиры для бюджетного планирования деятельности ПАО «Газпром» в
среднесрочной и краткосрочной перспективе задаются системой планово-контрольных
показателей (ПКП), которые формируются на базе долгосрочной программы развития,
детализируя её показатели на бюджетный период (один год и три года) [25, с. 49].
Существенные изменения внешней и внутренней среды
функционирования ПАО «Газпром»
СЦП первого уровня
СЦП второго уровня
Долгосрочная программа развития ПАО «Газпром» на 10 лет
Стратегическое
планирование
Мониторинг
и контроль
(СЦП, ПКП)
Инвестиционная
программа на 3 года Бюджет на 3 года
Перечень
приоритетных
проектов
Фактические данные/
ПКП
Среднесрочное
планирование
ПКП
Инвестиционная
программа на 1 год Бюджет на 1 год
КПЭ корпоративного уровня руководящих работников
Краткосрочное
планирование
Показатели
программы
Обратная связь
29
На основе бюджета (финансового плана), а также инвестиционной программы ПАО
«Газпром» на год производится расчёт целевых значений ключевых показателей
эффективности (КПЭ) общекорпоративного уровня для руководящих работников, которые
отражают наиболее важные параметры эффективности и результативности работы Компании в
краткосрочном периоде.
Всё вышесказанное позволяет проследить путь по иерархической структуре сверху-вниз
(от стратегического управления к управлению на местах). СЦП высшего уровня
декомпозируется на каждом следующем нижестоящем уровне. Таким образом, СЦП является
инструментом поддержки принятия решений в ПАО «Газпром».
Безусловно, долгосрочное развитие организации (долгосрочное планирование) в условиях
жесткой рыночной конкуренции имеет решающее значение. Основными факторами
долгосрочного развития являются: грамотное стратегическое управление, эффективность
бизнес-процессов, знания и квалификация сотрудников, способность организации удерживать и
привлекать новых клиентов, корпоративная культура, инновации, инвестиции в
информационные технологии. Таким образом, становится очевидной необходимость
расширения традиционных систем финансовых показателей компаний.
Стратегия компании – это, как правило, набор ответов на вопросы, начинающиеся со
слова «как». Очевидно, что эти вопросы специфичны для каждой компании. Существует
множество способов ведения и позиционирования бизнеса (управления предприятием), поэтому
описание стратегии должно быть очень подробным и отражать специфику данного
предприятия. Помимо этого, практическая реализация концепции стратегического развития
предприятия гораздо важнее и сложнее её теоретической разработки. Таким образом, прежде
чем решить, что мы станем оценивать, следует определиться с целями руководства
предприятия. Кроме того, все цели и показатели (и финансовые, и нефинансовые) должны
определяться общей концепцией компании и её стратегией и формулироваться на основе
причинно-следственных связей.
Верхушкой стратегического планирования является миссия компании и её основные
ценности. То есть, на первом этапе определяется, для чего данная организация существует и что
для неё важно. Миссия должна распространяться на все организационные уровни таким
образом, чтобы действия каждого сотрудника соответствовали ей и поддерживали её
осуществление, а система управления должна обеспечить эффективность этого
распространения. Миссия и основные ценности остаются практически неизменными для
производства. Например, ПАО «Газпром» видит свою миссию в надёжном, эффективном и
сбалансированном обеспечении потребителей природным газом, другими видами
энергоресурсов и продуктами их переработки. Ключевой объект деятельности предприятия –
30
потребитель. Стабильные и доверительные отношения с потребителями – основа создания
долгосрочной стоимости бизнеса [25].
Следующим этапом является формулирование видения (концепции) компании. Видение
– это картина будущего, которая определяет вектор движения (развития) организации и
помогает работникам понять, почему и как они должны поддерживать компанию. Видение
определяет средние и долгосрочные (от трёх до десяти лет) цели организации. Стратегической
целью (или видением) ПАО «Газпром» является становление ПАО «Газпром» как лидера среди
глобальных энергетических компаний посредством диверсификации рынков сбыта,
обеспечения надёжности поставок, роста эффективности деятельности, использования научно-
технического потенциала [25].
Таким образом, миссия и видение устанавливают общие цели и направления
деятельности организации.
Сформулировав видение, можно перейти к следующему этапу – разработке стратегии.
Стратегия – это способ (или средство) достижения долгосрочных целей организации.
Формулировка стратегии предприятия должна обеспечивать возможность её использования для
построения стратегических карт и выбора показателей (индикаторов). Функцией
стратегической карты является описание логики стратегии предприятия с отражением
важнейших внутренних процессов и определением нематериальных активов, необходимых для
их поддержания. Таким образом, стратегическая карта делает понятными и близкими каждому
сотруднику организации стратегические цели и задачи, а также пути их достижения и решения.
ССП переводит цели стратегической карты в ключевые показатели результативности
(КПР, KPI – key performance indicator) и конкретные задачи. КПР (KPI) являются индикаторами
– количественно измеряемыми параметрами, отражающими степень достижения целей.
Таким образом, BSC – это упорядоченное (структурированное) множество различных
KPI с принятыми правилами их балансировки. КПР позволяют руководству предприятия (ЛПР)
отслеживать реализацию стратегического плана и корректировать его в соответствии с
внешними и внутренними условиями. Кроме этого, КПР обеспечивают основу для
планирования и оценки использования бюджета и деятельности каждого сотрудника.
ССП, как система, определяет комплекс ближайших целей и действий, которые
призваны выделить компанию из конкурентной рыночной среды. Для достижения этих целей
организация должна запустить целый комплекс программ, с помощью которых будут получены
все намеченные индикаторы. Для каждой такой программы предприятие использует ресурсы –
людей, финансирование, мощности – то, что называется стратегическими инициативами
(проектами). Таки образом, проект/инициатива – это набор мероприятий, направленных на
достижение цели в рамках темы или на создание механизмов изменения значений ключевых
31
показателей результативности. Проекты/инициативы порождают результат. Следовательно,
реализация стратегии достигается через реализацию отдельных проект/инициатив. Таким
образом, всё вышесказанное можно отразить в виде схемы (рисунок 1.6.3).
Рис. 1.6.3 – Схема стратегии
Приведение стратегии в соответствие с целями, инициативами и бюджетом заставляет
предприятие находиться в постоянном движении. Результаты деятельности необходимо
постоянно контролировать для того, чтобы добиться эффективной обратной связи. Однако,
помимо мониторинга и корректировки деятельности, руководители предприятия,
ориентированного на стратегию, обязаны определять, остаётся ли стратегия актуальной. И, в
случае необходимости, корректировать стратегию, определять дополнительные цели и вводить
дополнительные показатели.
Как было отмечено выше, согласно ССП, для эффективного управления производством,
стратегия должна иметь математическое (количественное) описание. То есть, необходимо
построить надёжную и последовательную структуру для описания стратегии на основе
показателей (KPI).
Каждый показатель ССП становится звеном в причинно-следственной логической цепи,
связывающей желаемые цели, определенные стратегией, с теми факторами, которые приведут к
их достижению.
Стратегическая карта предоставляет универсальный и последовательный способ
описания стратегии таким образом, чтобы можно было не только устанавливать цели и
показатели, но и управлять ими. Таким образом, стратегическая карта – это связь между
формулированием стратегии, её формализацией и воплощением.
• Зачем мы существуем? Миссия
• Во что мы верим? Ценности
• Какими мы хотим стать? Видение
• Каков наш план действий? Стратегия
• Как мы это осуществляем и на чём фокуссируемся?
ССП
• Что мы должны для этого сделать?
Инициативы
• Что я должен для этого сделать?
Личные цели
32
Несмотря на широкое мировое внедрение ССП, согласно [26] только 10% компаний
успешно реализуют данную стратегию и достигают своих целей. В обзоре исследования 200
крупнейших компаний, проведённого консалтинговой фирмой Renaissance Worldwide и
журналом «CEO Magazine», были выявлены некоторые типовые особенности систем
управления показателями, которые препятствуют выполнению стратегических задач компании.
Результаты данного исследования представлены в [27]. Соответственно, для практической
реализации ССП необходимо рассмотрение специфических особенностей организации
процессов и производства.
Следует особо отметить, что одним из необходимых условий реализации концепции
ССП является коммуникация между руководителями и исполнителями. При концепции ССП
любое управленческое решение не воспринимается как «чёрный ящик», а наоборот, любое
решение становится прозрачным и обоснованным, подтверждённым конкретными
показателями. То есть, прежде всего, ССП позволяет уйти от абстрактного декларирования
планов топ-менеджментом и представить стратегию организации в виде конкретных цифр и
причинно-следственных связей, понятных каждому работнику организации. Так как в
разработке стратегии участвуют все работники и все уровни организации, то, с одной стороны
это обеспечивает понимание персоналом поставленных задач, сплочённость коллектива и
лояльность к организации, с другой стороны, в процессе разработки ССП сами топ-менеджеры
приходят к лучшему пониманию особенностей предприятия [28]. Таким образом, становится
очевидной связь между коммуникационным менеджментом и концепцией ССП [27]. В таком
ракурсе концепция ССП является как универсальным языком бизнес-общения для всех
сотрудников предприятия по поводу способов достижения целей, так и основой для создания
единого механизма мышления и понимания.
В качестве уязвимого места ССП можно отметить следующее. Прежде всего, концепция
ССП для руководства предприятия – это система контроля, то есть систему показателей
используют как инструмент контроля деятельности каждого отдельного работника. Это, в свою
очередь, на практике приводит к ограничению свободы деятельности персонала
(исполнителей). Работа, в таком случае, будет сводиться к выполнению показателей («работа на
показатели»). Такие составляющие как инновационная, творческая, рационализаторская,
эмоциональная и прочие могут уйти на второй план. Фоном на данное замечание накладывается
ещё и тот факт, что на сегодняшний момент пока не сформирована универсальная система
нефинансовых показателей. Как отмечено в [27], руководство предприятия может не обладать
достаточными знаниями для самостоятельной разработки и внедрения карт ССП, что в свою
очередь приведёт к необходимости найма специализированных консультантов (фирм) – что
требует вложения дополнительных финансовых ресурсов, а это могут себе позволить только
33
крупные компании. Также некоторые предприятия, особенно малые, сталкиваются с тем, что в
организации вообще не осуществляется стратегическое планирование или мониторинг
некоторых показатели. Это ведёт к необходимости постановки новой системы оперативного
учёта и документооборота, иногда с применением дорогостоящих средств автоматизации.
В результате проведённого анализа становится очевидной тенденция перехода процесса
управления производством и его отдельными подразделениями (бизнес-процессами) на основе
количественных показателей. На каждом уровне иерархии предприятия наблюдается выделение
контрольных показателей, с помощью которых можно оценить эффективность
(производительность, продуктивность) как одной структурной единицы производства, так и
всего производства в целом. Данный метод управления имеет возможность транслирования на
различные производственные процессы, одним из которых является процесс управления
техническим состоянием оборудования (ТОиР) с прозрачной целью – сохранение
работоспособности (исправности) эксплуатируемого оборудования при наименьших затратах
ресурсов предприятия. Так как эксплуатируемое оборудование является техническими
объектами, то вся система показателей должна быть разработана на основе теории надёжности.
1.7 Сравнительный анализ видов представления информации о
техническом состоянии сложных систем
Оценка технического состояния объекта – это процесс определения степени
соответствия параметров, характеризующих его техническое состояние, требуемым значениям.
Данный процесс может нести как качественный, так и количественный характер. Однако,
второй имеет ряд преимуществ по сравнению с первым. Основным из этих преимуществ
является возможность математического описания технического состояния объекта, что в
результате повысит эффективность систематизации (агрегирования) информации. В качестве
примера можно сравнить многостраничный текстовый отчёт по результатам оценки
технического состояния объекта и систему количественных показателей. Текстовая форма
предоставления информации является традиционной во многих промышленных предприятиях.
Преимуществом данного варианта является подробное изложение специфической информации.
Однако текстовый отчёт подразумевает, как правило, свободную форму изложения и, как
результат, слабый уровень систематизации. Такие отчёты не позволяют сравнивать объекты
между собой в техническом плане, а если и позволяют, то данный сравнительный анализ
вырождается в новый текстовый отчёт, что ведёт к увеличению количества информации,
требующей обработки – следствием этого процесса является понижение эффективности
принятия решений и, как следствие, понижение эффективности производства. Безусловно, на
34
оперативном уровне (эксплуатирующий объект персонал) такой отчёт может быть полезен, но
для каждого вышестоящего уровня в иерархической системе управления предприятия, то есть
для лиц, принимающих решения (ЛПР), необходимость существенной систематизации и
интеграции информации только растёт. Сложно представить, как можно было бы оценивать и
сравнивать между собой бегунов в лёгкой атлетике (или любых других спортсменов) в
качественном представлении. И в какие бы многовременные дебаты могли превращаться споры
судей – ЛПР для определения победителей. Таким образом, роль системы оценок в задаче
ранжирования объектов по техническому состоянию сложно переоценить.
Результаты сравнительного анализа видов предоставления информации о техническом
состоянии объектов представлены на рисунке 1.7.1.
Рис. 1.7.1 – Сравнительный анализ качественного и количественного представления
информации
1.8 Обзор существующих работ по управлению техническим состоянием
сложных систем на основе количественных показателей
Потребность в систематизации огромного числа разнотипных параметров сложных
технических систем привела современных учёных и исследователей к попыткам разработки и
внедрению различных интегральных количественных показателей, выступающих в качестве
Качественное представление информации
Большой объём информации
Низкий уровень систематизации
Сложный процесс сравнительного анализа
Сложный процесс ранжирования объектов
Количественное представление информации
Итоговая систематизированная
информация
Высокий уровень систематизации
Возможность сравнительного анализа
Возможность ранжирования объектов
35
поддержки принятия управленческих решений. В данном разделе приведем обзор
существующих работ по управлению техническим состоянием сложных систем на основе
количественных показателей.
Работа [29] посвящена построению моделей на базе теории нечетких множеств, которые
позволяют оценить надежность функционирования программного обеспечения.
Задача оценки эксплуатационной надежности сложных технических систем решается в
диссертации Косинского М.Ю. «Разработка моделей и методики оценки эксплуатационной
надежности многокомпонентных технических систем на основе нейро-нечетких технологий». В
автореферате [30] отмечена актуальность разработки новых универсальных подходов к оценке
надежности многокомпонентных технических систем, находящихся в промышленной
эксплуатации. Также в [30] отмечено, что работ, посвящённым созданию моделям надёжности
на базе интеллектуальных технологий не так много, и, что данная диссертация является одной
из первых по данному направлению.
В работе [31] изложены базовых основы для гибридизации традиционных
вероятностных моделей и нечётко-логических моделей для оценки надёжности и риска
ответственных технических систем. Чтобы учесть высокую степень информационной
неопределённости в модели, предлагается «размыть» скалярные постоянные параметры
интенсивностей отказов и восстановлений, в результате коэффициент готовности становится
нечётким числом.
В работе [32] предложено использование математического аппарата теории нечётких
множеств (а именно, применение лингвистической переменной) для оценки показателей
надёжности систем электроэнергетики. В работе приведена зависимость степени повреждений
оборудования от срока службы и оценка остаточного ресурса оборудования.
Работа [33] посвящена решению задачи методического обеспечения разработки
прикладных нечетких систем для традиционных исследований получения приоритета на
множестве объектов по многомерному набору количественных и качественных показателей на
основе лингвистических высказываний экспертов. В статье представлена методология
разработки системы поддержки принятия решений в условиях нечеткой информации.
Реализация нечетко-логических процедур проведена на примере оценивания надежности
четырех отдельных производственных объектов единой сложной организационно-технической
системы нефтегазохимического производства по пяти показателям надежности. На примере
иерархической структуры показателей надежности нефтехимического оборудования
предложена модель и алгоритм оценки весов показателей.
В настоящее время большое число работ [34, 35] посвящено диагностированию и
прогнозированию состояния технических систем на основе теории нечетких множеств.
36
В статье [36] авторами решается задача внедрения стратегий управления отказами
оборудования, таких как управление по состоянию. Данный подход предполагает комплексную
оценку технического состояния оборудования. В статье описана методика оценки технического
состояния оборудования на примере очистного комплекса шахты. Авторы используют понятие
«Управление отказами», которое является более частным понятием, в отличие от понятия
«управление техническим состоянием». Авторы используют комплексный показатель «индекс
состояния», который характеризует состояние оборудования в количественном виде. Для
расчёта используется метод средневзвешенного значения. В качестве шкалы индекса
используется шкала от 0 до 100.
Приказом № 676 от 26 июля 2017 года Министерство энергетики РФ утвердило
«Методику оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий
электропередачи электрических станций и электрических сетей». Согласно этой методике
оценка технического состояния рассматриваемого оборудования представляет собой процесс
определения интегрального показателя технического состояния (индекса технического
состояния), который принимает значения в диапазоне от 0 (наихудшее значение) до 100
(наилучшее значение). Оценка технического состояния оборудования осуществляется путём
сопоставления фактических значений параметров технического состояния со значениями,
установленными нормативной и технической документацией, а также организациями-
изготовителями. По этой же тематике встречаются работы [37–39].
Работа [40] посвящена определению технического состояния силовых трансформаторов
в процессе эксплуатации с помощью интегрального показателя, получившего название индекса
состояния. Для расчёта индекса состояния трансформатор рассматривается как сложная
техническая система. По результатам эксплуатационных испытаний посредством
разработанной системы экспертных оценок определяется состояние каждой подсистемы, а
затем свёрткой полученных значений с соответствующими весовыми коэффициентами
определяется индекс состояния объекта. Предложенная формализация оценки состояния
трансформаторов реализована в экспертной системе оценки состояния оборудования, которая
внедрена в энергетические предприятия и интегрируется с системой управления техническим
обслуживанием и ремонтом оборудования на базе SAP ERP.
В статье [41] рассмотрена модель количественной оценки состояния дорожной одежды
по результатам диагностики, основу которой составляет индекс технического состояния
конструкции дорожной одежды.
На официальном сайте корпорации «Галактика» – разработчика и поставщика
информационных систем [42] упоминается понятие «Индекс технического состояния». «Индекс
технического состояния – качественная (относительная) оценка, характеризующая техническое
37
состояние единицы оборудования в зависимости от текущих значений параметров технического
состояния его отдельных ресурсоопределяющих узлов, оцененных относительно их идеального
состояния (нового оборудования). Индекс состояния оборудования является интегральной
характеристикой технического состояния, которая позволяет сопоставить совокупно
относительный уровень физического, морального старения, потребности в ремонте и
надёжности различных групп однотипного оборудования. Выражается в % и может принимать
значения в диапазоне от 0 до 100» [42].
1.9 Необходимые сведения из теории надежности и анализ недостатков
статистико-вероятностной модели надежности
Теория надежности как научная дисциплина изучает закономерности возникновения и
устранения отказов объектов. В развитии современной теории надежности выделяют три
периода [1, 16]. Первый период (конец 1940-х – начало 1960-х годов) – становление
направления «надежность». Этот период был связан с выяснением причин отказов
оборудования, он характеризуется оценкой надежности по числу зафиксированных отказов.
Расчёт надежности производится по интенсивностям отказов, входящих в систему элементов,
полученных по статистике отказов. Такой подход развивался в связи с решением проблемы
надежности в радиоэлектронике и автоматике. Этому направлению посвящены работы Берга
А.М. , Брусевича Н.Г., Сифорова В.И., Половко А.М., Дружинина Г.В. и др.
Второй период (начало 1960-х – вторая половина 1970-х годов) – этап классической
теории надежности, характеризуется интенсивным развитием математического аппарата теории
надежности. Большой вклад внесли Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д., Нейман Дж.,
Шеннон К., Пирс А. и др. В этот же период при оценке надежности объектов стали учитывать
влияние функциональных связей между элементами системы, влияние внешних и внутренних
факторов (Барлоу Я.К., Прошан С., Болотин В.В. и др.). Физике отказов посвящены работы
Сотскова Б.С.
Начиная с 1968 г. происходит переход к третьему этапу [1]. Национальным агентством
по аэронавтике и космическим исследованиям NASA были опубликованы новые требования к
надежности, заложившие основу современных программ и систем обеспечения надежности.
Третий период (со второй половины 1970-х годов) – этап системных методов повышения
надежности. На данном этапе наблюдается рост числа исследований, связанных с решением
задач прогнозирования надежности объектов и оценки надежности сложных систем. Этот
период характеризуется углублённым изучением физико-химических и статистических
закономерностей появления отказов в системах. Отличием третьего этапа является
38
сосредоточение внимания на качественных аспектах надежности, не исключая при этом
количественные, составляющие основное содержание предыдущих этапов.
Разработанные в области космической техники программы и системы обеспечения
надежности в настоящее время применяются при создании различных видов техники. Типовые
мероприятия по обеспечению надежности техники разделены по двум основным направлениям.
Первое относится к потенциальной надежности, которая опирается на конструктивные методы
(выбор материалов, запаса прочности и пр.) и технологические (например, ужесточение
допусков). Второе направление относится к обеспечению эксплуатационной надежности,
которое в свою очередь опирается на методы стабилизации условий эксплуатации
(стабилизация напряжений питания, защитные экраны и пр.) и методы технического
обслуживания и ремонта.
Отказ является одним из ключевых понятий теории надежности. Отказы
классифицируют по определенным признакам. Одним из таких признаков является характер
изменения параметра объекта. По данному признаку отказы делятся на постепенные и
внезапные. Внезапный отказ – отказ, характеризующийся скачкообразным переходом объекта в
неработоспособное состояние [43]. Постепенный отказ – отказ, возникающий в результате
постепенного изменения значений одного или нескольких параметров объекта [43]. Безусловно,
деление отказов на внезапные и постепенные весьма условно. Так как физико-химические
процессы, приводящие к отказам, непрерывны во времени, то, в принципе, внезапных отказов
быть не может. Просто мгновенность быстропротекающих процессов приводит к внезапному
проявлению отказов. Таким образом, если сам факт отказа объекта – явление
детерминированное, то время возникновения отказа – величина случайная. Поэтому основным
математическим аппаратом теории надежности является: теория вероятностей, математическая
статистика, теория случайных процессов, теория массового обслуживания.
Для количественного выражения надежности объекта рассчитывают определенные
показатели надежности. Показатель надежности – количественная характеристика одного
(единичный показатель надежности) или нескольких (комплексный показатель надежности)
свойств, составляющих надежность объекта. Показатели надежности стандартизированы и
отражены в ГОСТ 27.002-2015.
К комплексным показателям надежности относятся: коэффициент готовности,
коэффициент неготовности, коэффициент оперативной готовности, коэффициент технического
использования и коэффициент сохранения эффективности.
Для удобства приведём единичные показатели надежности в таблице 1.9.1.
39
Таблица 1.9.1 – Единичные показатели надежности
Свойство надежности Единичный показатель надежности
Безотказность
Вероятность безотказной работы
Средняя наработка до отказа
Гамма-процентная наработка до отказа
Средняя наработка между отказами
Гамма-процентная наработка между отказами
Интенсивность отказов
Параметр потока отказов
Ремонтопригодность и восстанавливаемость
Вероятность восстановления
Среднее время восстановления
Среднее время о восстановления
Гамма-процентное время до восстановления
Интенсивность восстановления
Долговечность
Средний ресурс
Гамма-процентный ресурс
Средний срок службы
Гамма-процентный срок службы
Сохраняемость Средний срок сохраняемости
Гамма-процентный срок сохраняемости
Можно заметить, что все представленные показатели надежности – вероятностные
характеристики. То есть теория надежности работает на основании статистических и
временных данных об отказах группы объектов и не учитывает свойства конкретного объекта,
значения его физических параметров. Именно неполнота сведений об объекте и о процессах,
протекающих в нем и в окружающей среде, приводят к вероятностному характеру отказов.
Таким образом, статистико-вероятностный подход теории надежности не позволяет в полной
мере оценить текущее техническое состояние объекта. Для этого требуется привлечения
дополнительного метода.
1.10 Анализ процесса управления техническим состоянием оборудования
промышленного предприятия
Для анализа процесса управления техническим состоянием оборудования
промышленного предприятия построим его функциональную модель по методологии IDEF0
[44–47].
Целью процесса управления техническим состоянием оборудования промышленного
предприятия является обеспечение его работоспособного состояния за счёт эффективного
управления. В качестве механизма или инструмента данного процесса выступают специалисты
и руководители данного предприятия. Именно они являются лицами, принимающими решения.
40
Входными данными являются текущие значения параметров объектов. Как правило,
параметрами объекта являются диагностические параметры и показатели надежности.
Механизмами управления являются: нормативно-техническая и конструкторская документация,
информация о материально-технических ресурсах предприятия, а также требуемые показатели
производственно-хозяйственной деятельности. На рисунке 1.10.1 представлена контекстная
диаграмма.
Рис. 1.10.1 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(контекстная диаграмма)
На рисунке 1.10.2 представлена диаграмма декомпозиции.
Рис. 1.10.2 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(диаграмма декомпозиции)
41
Первым этапом процесса управления является предварительная обработка данных
(проверка, сбор статистических данных, техническое обслуживание и пр.), в результате которой
формируются отчёты и протоколы, содержащие разнородные разнотипные данные. Все эти
выходные данные, в общем, представляют собой нечеткую информацию. Второй этап
предполагает систематизацию этой нечеткой информации. Именно на этом этапе возникает
первая сложность (а вместе с тем, недостаток) – механизм управления не определён
(обозначено красной пунктирной стрелкой). Иными словами, не определены принципы и
правила систематизации нечеткой информации. Соответственно, этот процесс принимает
сугубо субъективный характер. Более того, первая сложность приводит ко второй: когда
очередь доходит до анализа «систематизированной информации», то оказывается, что на
данном этапе механизм управления также не определен (обозначено красной пунктирной
стрелкой). То есть не определен алгоритм поддержки при принятии решений.
Результатом процесса управления техническим состоянием оборудования является
формирование планов по ДТОиР. В качестве ограничивающего фактора данного процесса
выступают ресурсы предприятия (материально-технические, временные, финансовые,
человеческие и пр.). Планы по ДТОиР – это обобщённое название документов, которые
утверждают принятые решения. Как было отмечено ранее, ЛПР сталкивается с нечеткой
информацией о техническом состоянии оборудования, и ему доступны некоторые опции –
основные варианты решений, представленные на рисунке 1.10.3.
Рис. 1.10.3 – Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим
состоянием оборудования
Если техническое состояние объекта не вызывает никаких опасений у ЛПР, то
принимается так называемая «политика невмешательства» – дальнейшее наблюдение. Если
техническое состояние объекта вызывает сомнения, то может быть принято решение о
проведении его диагностирования или технического обслуживания. В случае каких-либо более
серьезных отклонений может быть принято решение о включение объекта в планы ремонта. В
Решения в рамках
управления техническим состоянием оборудования
Наблюдение
Диагностирование
ТО
ТР КР
Модернизация
Пополнение ЗИП
Ремонт
СР
Замена
42
зависимости от объёмов необходимых работ, объект включается в план текущего ремонта (ТР),
среднего ремонта (СР) или капитального ремонта (КР).
При решении задач обеспечения, надежности существенное решение, которое должно
приниматься в случае отказа объекта – восстанавливать его или нет. Другими словами, ЛПР
должен определить, включать ли объект в план ремонта или предусмотреть полную замену
объекта.
Кроме этого, в зависимости от потребностей производства ЛПР принимает решение о
пополнении запасных частей и принадлежностей (ЗИП), чтобы быть готовым к отказу того или
иного элемента.
Модернизация объекта – это решение об изменении конструктивных характеристик
объекта в целях повышения надежности. Это решение предполагает взаимодействие
предприятия с заводом-изготовителем этого объекта.
Проведенный анализ процесса управления техническим состоянием оборудования
позволил выявить отсутствие единой методологии оценки технического состояния сложных
систем. Все выходные данные представляют собой большой объём разнотипной нечеткой
информации, что весьма усложняет весь процесс принятия решений. Соответственно, возникает
необходимость создание новых обобщающих моделей, методов и алгоритмов интеллектуальной
поддержки принятия решений в области управления техническим состоянием сложных систем.
1.11 Выводы к главе 1
1. В результате проведённого анализа современных информационных систем
управления предприятием следует отметить слабую взаимосвязь (интеграцию) между сферой
производства и сферой управления, и как результат – это отсутствие «единого языка» общения
персонала предприятия.
2. На фоне мировой тенденции к внедрению ССП в сферу управления предприятий
любой отрасли, задача разработки системы сбалансированных показателей с тесной
интеграцией показателей сферы производства и показателей сферы управления является
актуальной.
3. На фоне существующих тенденций к повышению объёма информации, уровня
информатизации и цифровых технологий, а также тенденции к обширному внедрению методов
управления процессами и предприятиями на основе точных количественных характеристик,
метод управления техническим состоянием сложных систем на основе интегральных
показателей выглядит актуальным и перспективным.
43
4. Так как границы между исправным и неисправным, а также между
работоспособным и неработоспособным состояниями объекта условны, то задача определения
его технического состояния носит нечеткий характер, соответственно, для её решения
требуется интеллектуальная поддержка.
5. Математический аппарат теории надежности задаёт статистико-вероятностный
характер модели надежности объекта, что не позволяет учитывать данные физических
параметров объекта и использовать данную модель для оценки его текущего технического
состояния.
6. Проведенный анализ процесса управления техническим состоянием оборудования
позволил выявить нечеткий характер информации о техническом состоянии сложных систем,
отсутствие единой методологии обработки этой информации и алгоритма принятия решений.
Соответственно, возникает необходимость создание новых обобщающих моделей, методов и
алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в области управления
техническим состоянием сложных систем.
44
2 Разработка нечеткой модели надежности сложных технических систем
2.1 Индекс технического состояния
Как известно, любой объект обладает бесконечным набором свойств различной
природы. Однако, в процессе исследования взаимодействие человека с данным объектом
осуществляется с ограниченным множеством свойств, лежащих в пределах возможности их
восприятия и необходимости для цели исследования. Следовательно, в рамках задач
управления техническим состоянием объектов необходимо рассмотреть конечное множество
отобранных для наблюдения свойств объекта. Причём у каждого объекта это множество
свойств будет уникальным [48].
Таким образом, в рамках задач надёжности техническое состояние объекта
характеризуется (оценивается) с помощью некоторого определённого конечного множества
значений параметров:
𝐶 = {𝑥1; 𝑥2; 𝑥3; … ; 𝑥𝑛}, (2.1.1)
где С – техническое состояние объекта;
xn – значение технического параметра;
n – количество параметров.
Так как для каждого объекта множество параметров уникально, и каждый параметр
имеет свою область значений и единицу измерения, то возникает актуальная задача:
систематизация разнородных данных в задачах надёжности.
Понятие «надёжность» вербально определено Межгосударственным стандартом ГОСТ
27.002-2015 [43]. Являясь ключевым термином во всей теории надёжности, «надежность»
требует более точного определения (описания) с помощью математического аппарата.
В [43] отмечено, что «надёжность» – это комплексное свойство объекта. Исходя из того,
что различные объекты обладают различными наборами свойств, возникает непростая задача
систематизации этих данных единым методом. Для решения этой задачи применим теорию
нечетких множеств и введём понятие – индекс технического состояния.
В [43] также отмечено, что требуемые функции и критерии их выполнения
устанавливаются в документации на объект. Критерии выполнения требуемых функций могут
быть установлены заданием для каждой функции набора параметров, характеризующих
способность её выполнения, и допустимых пределов изменения значений этих параметров. В
этом случае надёжность можно определить как свойство объекта сохранять во времени в
установленных пределах значения всех параметров, характеризующих его способность
45
выполнять требуемые функции. На рисунке 2.1.1 представим графическое пояснение
вышесказанному.
Рис. 2.1.1 – График функции xi(t)
На рис. 2.1.1 представлен график изменения одного из параметров объекта с течением
времени. В начале жизненного цикла объекта значение его параметра 𝑥𝑖 равнялось
номинальному значению 𝑥𝑖ном.треб.
. В течение эксплуатации объекта значение параметра 𝑥𝑖
динамически изменялось во времени t и находилось в установленных пределах значений
𝑥𝑖maxтреб.
− 𝑥𝑖min треб.
. В момент времени 𝑡1 значение параметра 𝑥𝑖 вышло за допустимые
пределы – это момент перехода объекта из исправного состояние в неисправное. Если параметр
𝑥𝑖 характеризует способность объекта выполнять требуемые функции, то 𝑡1 – это момент
перехода из работоспособного состояния в неработоспособное.
Таким образом, любой объект содержит некоторое конечное множество параметров 𝑿,
значения которого характеризуют состояние объекта:
𝑿 = {𝑥𝑖 , 𝑖 = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅}, (2.1.2)
где n – число параметров.
Множество параметров 𝑿 содержит некоторое подмножество параметров,
характеризующих способность объекта выполнять требуемые функции. Параметр 𝑥𝑖 может
принимать свои значения во множестве всех возможных значений 𝑬𝑖, которое содержит
подмножество требуемых значений 𝑨𝑖:
𝑨𝒊 ⊂ 𝑬𝒊, (2.1.3)
Если обозначить техническое состояние объекта как I, тогда можем записать:
𝐼 = {исправное, если ∀𝑥𝑖: 𝑥𝑖 ∈ 𝑨𝑖,неисправное, если ∃𝑥𝑖: 𝑥𝑖 ∉ 𝑨𝑖 .
(2.1.4)
В ГОСТ 18322-2016 [49] отмечено, что видами ТС являются: исправное, неисправное,
работоспособное, неработоспособное и предельное. Изобразим их на одной оси (рисунок 2.1.2).
𝑥𝑖minтреб.
𝑥𝑖ном. треб.
𝑥𝑖maxтреб.
𝑥𝑖
0
𝑡
𝑡1 𝑡2 𝑡3 𝑡4
46
Рис. 2.1.2 – Графическое изображение ТС
Как видно из рисунка 2.1.2, границы ТС несколько размыты, особенно это касается
границ между работоспособным, неработоспособным и предельным ТС. Таким образом,
определение ТС объекта достаточно затруднительно и вызвано это неоднозначностью
вербальных терминов.
Допустим, что ТС описывается числом I от 0 до 1. Если провести параллель с
вышеупомянутыми видами ТС, то единице будет соответствовать исправное ТС, тогда всё, что
меньше или равно 0 соответствует неисправному ТС. С помощью числового представления ТС
вместо дискретных значений: исправное, неисправное, работоспособное, неработоспособное и
предельное, можно наблюдать «степень исправности» объекта, а не только констатировать факт
о его исправности или неисправности, что открывает возможность сравнения объектов между
собой.
Если ТС – понятие комплексное, интегрирующее информацию по всем n параметрам
объекта, то возникает задача дифференцирования информации по каждому i-му параметру.
Пусть количественной оценкой технического состояния объекта является безразмерная
числовая величина, которая называется Индексом Технического Состояния (ИТС) и получается
в результате выполнения определенного алгоритма. Величина ИТС характеризует состояние
объекта с точки зрения соответствия его параметров нормативным значениям. Параметром
является паспортная характеристика объекта. Для того, чтобы получить безразмерный ИТС,
количественные и качественные значения параметров переводятся в числовые значения,
которые отражают степень соответствия параметра его номинальному (идеальному) значению
[50].
Согласно общему алгоритму процесса оценки, необходимо измерить текущее значение и
сравнить его с требуемым. В ракурсе оценки технического состояния объекта данный алгоритм
проецируется на параметры объекта. Для технически законченных объектов такими
исправное
неисправное
работоспособное
неработоспособное предельное
1
0
Техническое состояние
47
требуемыми значениями являются значения, приведённые в документации завода-изготовителя.
Однако, на практике требуемыми значениями могут стать иные значения (отличные от
значений документации завода-изготовителя), обоснованные конкретным использованием
данного объекта в общей производственной системе. Тем не менее, без знания требуемых
значений любой процесс оценки состояния объекта становится невозможным. Таким образом,
техническое состояние объекта можно охарактеризовать с помощью множества индексов
технического состояния:
𝐶 = {𝐼1; 𝐼2; 𝐼3; … ; 𝐼𝑛}, (2.1.5)
где С – техническое состояние объекта,
In – индекс технического состояния объекта по параметру n,
n – количество параметров.
Тогда Индекс технического состояния Ii отражает степень соответствия i-го параметра
требуемому (идеальному, номинальному) значению. Любая степень соответствия, как правило,
воспринимается в процентном соотношении, поэтому область значений ИТС задается отрезком
от 0 (наихудшее состояние) до 1 (наилучшее состояние) с двумя знаками после запятой.
В ракурсе описательной статистики мы получаем некоторую выборку (генеральную
совокупность) – множество значений, описывающих эксперимент (процесс оценки
технического состояния объекта). Таким образом, любое техническое состояние объекта может
быть выражено с помощью конечного множества значений ИТС.
2.2 Формализация технического состояния объекта на основе теории
нечётких множеств. Нечеткая модель надежности технического объекта
Физическое понятие технического состояния формализуем в математических понятиях
теории нечетких множеств [51–53].
Допустим, что техническое состояние объекта характеризуется одним параметром 𝑥,
тогда в ракурсе теории множеств можем записать:
𝑥 ∈ 𝑬, (2.2.1)
где 𝑬 – множество значений данного параметра.
Если, например, параметр 𝑥 может принимать любые неотрицательные значения, тогда:
𝑬 = 𝑹+, (2.2.2)
где 𝑹+ – множество неотрицательных действительных чисел и, соответственно:
𝑥 ∈ 𝑹+, (2.2.3)
48
Если 𝑬 – множество всех возможных значений параметра, то оно непременно содержит
некоторое подмножество требуемых (допустимых) значений параметра; обозначим это
подмножество как 𝑨, тогда:
𝑨 ⊂ 𝑬, (2.2.4)
Если элемент 𝑥 множества 𝑬 есть элемент подмножества 𝑨 (принадлежит 𝑨), другими
словами, значение параметра 𝑥 находится в требуемом (допустимом) диапазоне значений, то:
𝑥 ∈ 𝑨, (2.2.5)
Для выражения этой принадлежности в теории множеств используют понятие –
характеристическая функция 𝜇𝐴(𝑥), значение которой указывают, является (да или нет) 𝑥
элементом 𝑨:
𝜇𝐴(𝑥) = {1, если 𝑥 ∈ 𝑨,0, если 𝑥 ∉ 𝑨.
, (2.2.6)
Особенность этой функции – в бинарном характере её значений (рисунок 2.2.1).
Рис. 2.2.1 – Характеристическая функция для множества A
На практике граница между допустимыми и недопустимыми значениями параметра
может не иметь чёткого характера, поэтому решение задачи оценки технического состояния
объекта рационально рассмотреть в ракурсе теории нечётких множеств. Тогда
характеристическая функция может принимать любое значение в интервале [0; 1]. В
соответствии с этим элемент 𝑥𝑖 множества 𝑬 может принадлежать 𝑨 в определённой степени
𝜇𝐴. Тогда, в соответствии с определением нечёткого множества в [54], нечёткое подмножество
требуемых (допустимых) значений �̃� множества всех возможных значений параметра объекта 𝑬
определяется как множество упорядоченных пар
{(𝑥, 𝜇�̃�(𝑥))}, ∀𝑥 ∈ 𝑬, (2.2.7)
где 𝜇�̃�(𝑥) – характеристическая функция принадлежности, принимающая свои значения во
множестве 𝑴, которая указывает степень или уровень принадлежности текущего значения
параметра 𝑥 (элемента 𝑥) требуемому (допустимому) значению (подмножеству �̃�). Множество
𝑨
𝜇𝐴(𝑥)
1
0
𝑥
49
𝑴 называется множеством принадлежностей. Если 𝑴 = {0; 1}, то нечёткое подмножество �̃�
будет рассматриваться как обычное.
Таким образом, согласно [54], с помощью понятия нечёткого подмножества можно
изучать нестрого определённые понятия (такое как техническое состояние объекта), используя
математические структуры. Тогда, оценка технического состояния объекта будет принимать
свои значения во множестве 𝑴 = [0; 1] посредством определённой характеристической
функции принадлежности (функции принадлежности).
С учётом того, что объект имеет не один, а несколько параметров, по которым он и
оценивается, то необходимо отметить следующее. Во-первых, каждый параметр уникален, то
есть он имеет своё множество всех возможных значений, подмножество требуемых значений, а
также размерность.
С учётом вышесказанного модель описания технического состояния объекта A будет
выглядеть следующим образом:
x1 x2 … xn
�̃� = 𝜇�̃�1(𝑥1) 𝜇�̃�2(𝑥2) … 𝜇�̃�𝑛(𝑥𝑛) , (2.2.8)
где 𝑥𝑖 – параметры оценки технического состояния объекта A;
n – число параметров;
𝜇�̃�𝑖(𝑥𝑖) – функции принадлежности (для каждого параметра своё подмножество требуемых
значений �̃�𝑖, и соответственно, своя функция принадлежности).
С практической точки зрения, необходимость использования не одной функции
принадлежности при описании технического состояния объекта, а нескольких (для каждого
параметра своей) объясняется довольно просто: каждый параметр может иметь различные
единицы измерения (или быть безразмерной величиной), различные требуемые (допустимые
для эксплуатации) значения, диапазон возможных значений и пр., но каждый из этих
параметров характеризует состояние объекта и должен быть учтён.
Таким образом, если в предложенной модели будут поставлены в соответствие все
текущие значения параметров, то множество �̃� будет характеризовать текущее техническое
состояние объекта:
x1 x2 … xn
�̃�тек. = 𝜇�̃�1(𝑥1 тек.) 𝜇�̃�2(𝑥2 тек.) … 𝜇�̃�𝑛(𝑥𝑛 тек.) , (2.2.9)
где 𝑥𝑖 тек. – текущие значения параметров объекта A.
Если техническое состояние объекта идеально по всем параметрам, то его состояние
можно описать следующим образом:
x1 x2 … xn
�̃� = 1 1 … 1 = �̅�ном. , (2.2.10)
50
То есть идеальное состояние объекта можно описать в виде чёткого множества �̅�ном.,
элементами которого являются n единиц.
Для определения обобщённого технического состояния объекта используем две оценки –
относительное линейное расстояние (расстояние Хемминга) и относительное квадратичное
расстояние (Евклидово расстояние) между множеством
�̃�тек. и множеством �̅�ном.. Как известно, эти два понятия дают две оценки расстояния между
нечёткими множествами.
Относительное линейное расстояние между вышеуказанными множествами
определяется по формуле:
𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) =𝟏
𝒏∑ |𝝁�̅�ном.(𝒙𝒊) − 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊)|𝒏𝒊=𝟏 =
𝟏
𝒏∑ (𝟏 − 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊))𝒏𝒊=𝟏 , (2.2.11)
Формулу (2.2.11) можно преобразовать:
𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) =𝟏
𝒏∑ (𝟏 − 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊))𝒏𝒊=𝟏 =
𝟏
𝒏(𝒏 − ∑ 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊)
𝒏𝒊=𝟏 ) = 𝟏 −
∑ 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊)𝒏𝒊=𝟏
𝒏, (2.2.12)
Очевидно, что ∑ 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊)𝒏𝒊=𝟏
𝒏 – среднее арифметическое всех значений 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊), тогда:
𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) = 𝟏 −∑ 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊)𝒏𝒊=𝟏
𝒏= 𝟏 − 𝝁
�̃�тек.ср.арифм.(𝒙𝒊), (2.2.13)
Относительное квадратичное расстояние между вышеуказанными множествами
определяется по формуле:
𝜺(�̃�тек., �̅�ном.) = √𝟏
𝒏∑ (𝝁�̅�ном.(𝒙𝒊) − 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊))
𝟐𝒏𝒊=𝟏 = √
𝟏
𝒏∑ (𝟏 − 𝝁�̃�тек.(𝒙𝒊))
𝟐𝒏𝒊=𝟏 , (2.2.14)
Оба относительных расстояния удовлетворяют условиям:
0 ≤ 𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) ≤ 1, (2.2.15)
0 ≤ 휀(�̃�тек., �̅�ном.) ≤ 1. (2.2.16)
Таким образом, с помощью относительных расстояний 𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) и 휀(�̃�тек., �̅�ном.)
можно не только оценить общее состояние объекта, но и сравнить объекты между собой.
Очевидно, что чем меньше эти расстояния (линейное и квадратичное расстояние до
номинального идеального состояния), тем лучше техническое состояние объекта, тогда
справедливо:
𝐼𝐴 = 1 − 𝛿(�̃�тек., �̅�ном.) = 𝝁
�̃�тек.ср.арифм.(𝒙𝒊), (2.2.17)
Рассмотрим пример. Пусть
x1 x2 x3
�̃�𝟏тек. = 0,5 0,5 0,5 , (2.2.18)
и
x1 x2 x3
�̃�𝟐тек. = 0,1 0,5 0,9 . (2.2.19)
51
Тогда:
𝛿(�̃�𝟏тек., �̅�𝟏
ном.) =0,5+0,5+0,5
3= 0,5, (2.2.20)
𝛿(�̃�𝟐тек., �̅�𝟐
ном.) =0,1+0,5+0,9
3= 0,5. (2.2.21)
Как видно, оценка по линейным расстояниям не отражает различия в техническом
состоянии объектов. Однако, с точки зрения теории надёжности, техническое состояние
второго объекта хуже, так как ИТС по параметру x1, равный 0,1, отражает «слабое место»
объекта, то есть вероятность возникновения отказа в данном случае наивысшая. Рассчитаем
квадратичные расстояния:
휀(�̃�𝟏тек., �̅�𝟏
ном.) = √(1−0,5)2+(1−0,5)2+(1−0,5)2
3= 0,5, (2.2.22)
휀(�̃�𝟐тек., �̅�𝟐
ном.) = √(1−0,1)2+(1−0,5)2+(1−0,9)2
3≈ 0,6. (2.2.23)
Данный пример хорошо демонстрирует полезное свойство квадратичного расстояния,
которое удобно использовать в качестве дополнительной оценки технического состояния
объекта. Однако, как показала практика, линейное расстояние всё же является более удобным в
применении из-за своей простоты и повышения производительности вычислений при больших
объёмах данных.
В качестве перспективы дальнейшей разработки темы можно исследовать другие
способы расчёта ИТС объекта. Например, с помощью функции:
𝐼 = 𝑓(𝛿, 휀) = 1 −max (𝛿, 휀). (2.2.24)
2.3 Некоторые примеры функций принадлежности
К настоящему времени накопилось достаточное количество литературы, в которой
систематизированы сведения по теории нечетких множеств для создания интеллектуальных
систем [55, 56]. При этом наблюдается недостаток материалов, в которых решается задача
поиска взаимосвязи функций принадлежностей с физическими параметрами технических
объектов. При этом сама задача выбора диагностических параметров [57, 58] различных
технических систем не теряет своей актуальности.
В данном параграфе рассмотрим примеры физических параметров и функций
принадлежности технического объекта.
Приведем пример оценки технического состояния объекта. Рассмотрим блок питания со
следующим набором параметров, приведённых в таблице 2.3.1.
52
Таблица 2.3.1 – Параметры блока питания с текущими значениями
№ Параметр Текущее
значение
1 Срок эксплуатации, лет 6
2 Выходное напряжение, В 23,5
3 Пульсации выходного напряжения, мВ 400
Таким образом, техническое состояние блока питания может быть описано следующим
образом:
𝐶 = {6 лет; 23,5 В; 400 мВ}. (2.3.1)
Подобное описание технического состояния объекта не позволяет дать интегральную
оценку, а также сравнить объекты между собой. Теперь дополним таблицу 2.3.1 допустимыми
(номинальными) значениями параметров из документации на блок питания и отразим это в
таблице 2.3.2.
Таблица 2.3.2 – Параметры блока питания с текущими и номинальными значениями
№ Параметр Текущее
значение
Минимальное
допустимое
значение
Максимальное
допустимое
значение
1 Срок эксплуатации, лет 6 0 10
2 Выходное напряжение, В 23,5 23,0 24,0
3 Пульсации выходного напряжения,
мВ
400 0 1000
Для построения нечеткой модели надежности данного объекта необходимо каждому
параметру поставить в соответствие определенную функцию принадлежности.
Для параметра «Срок эксплуатации» функция принадлежности приведена на рисунке
2.3.1.
Рис. 2.3.1 – Функция принадлежности для параметра «Срок эксплуатации»
𝑥1𝑚𝑖𝑛 доп.
𝐼1
1
0
𝑥1, лет
𝑥1𝑚𝑎𝑥 доп.
53
На рисунке 2.3.1 𝐼1 – ИТС блока питания по параметру 𝑥1 – «Срок эксплуатации».
Минимальное допустимое значение параметра 𝑥1𝑚𝑖𝑛 доп. = 0 лет, максимальное допустимое
значение параметра 𝑥1𝑚𝑎𝑥 доп. = 10 лет – это значение является критичным, то есть превышение
срока эксплуатации, заявленного производителем в документации на объект, повышает риск
возникновения отказа. Как видно из рисунка 2.3.1, в качестве зависимости 𝐼1(𝑥1) используется
линейная зависимость. Следует отметить, что данное допущение не является обязательным,
наоборот, здесь есть некий исследовательский простор. То есть, построение и выбор функции
принадлежности для каждого конкретного физического параметра является перспективным
направлением исследования, результаты которого могут явиться существенным дополнением к
настоящей работе.
Зная функцию принадлежности 𝐼1(𝑥1) и текущее значение параметра 𝑥1 = 6 лет, можно
рассчитать 𝐼1 по формуле:
𝐼1 = {0 при 𝑥1 > 𝑥1
𝑚𝑎𝑥 доп.,
−𝑥1
𝑥1𝑚𝑎𝑥 доп. + 1 при 0 ≤ 𝑥1 ≤ 𝑥1
𝑚𝑎𝑥 доп.. (2.3.2)
Тогда 𝐼1 = 0,40.
Для параметра «Выходное напряжение» функция принадлежности приведена на рисунке
2.3.2.
Рис. 2.3.2 – Функция принадлежности для параметра «Выходное напряжение»
На рисунке 2.3.2 𝐼2 – ИТС блока питания по параметру 𝑥2 – «Выходное напряжение».
Минимальное допустимое значение параметра 𝑥2𝑚𝑖𝑛 доп. = 23,0 В, максимальное допустимое
значение параметра 𝑥2𝑚𝑎𝑥 доп. = 24,0 В. В данном случае как 𝑥2
𝑚𝑖𝑛 доп., так и 𝑥2
𝑚𝑎𝑥 доп. являются
критичными. Номинальное (идеальное) значение в данном случае будет равняться 𝑥2ном. = 0,5 ∙
(𝑥2minдоп. + 𝑥2
𝑚𝑎𝑥 доп.).
𝑥2𝑚𝑖𝑛 доп.
𝑥2ном. 𝑥2
𝑚𝑎𝑥 доп.
𝐼2
1
0
𝑥2, В
54
Зная функцию принадлежности 𝐼2(𝑥2) и текущее значение параметра 𝑥2 = 23,5 В, можно
рассчитать 𝐼2 по формуле:
𝐼2 =
{
0 при 𝑥2
minдоп. ≥ 𝑥2 или 𝑥2 ≥ 𝑥𝑛maxдоп.,
2
𝑥2maxдоп.
−𝑥2minдоп. ∙ 𝑥2 −
2∙𝑥2minдоп.
𝑥2maxдоп.
−𝑥2minдоп. При 𝑥2 ≤
𝑥2min доп.
+𝑥2max доп.
2,
−2
𝑥2max доп.
−𝑥2minдоп. ∙ 𝑥2 +
2∙𝑥2maxдоп.
𝑥2max доп.
−𝑥2min доп. При 𝑥𝑛 >
𝑥2min доп.
+𝑥2maxдоп.
2.
(2.3.3)
Тогда 𝐼2 = 1,00.
Как было отмечено ранее, настоящая работа не диктует использование какого-либо
определенного вида функции принадлежности, например, для вышерассмотренного параметра
«Выходное напряжение» может использоваться функция принадлежности, изображенная на
рисунке 2.3.3.
Рис. 2.3.3 – Альтернативная функция принадлежности для параметра «Выходное
напряжение»
На рисунке 2.3.3 весь диапазон от 𝑥2𝑚𝑖𝑛 доп.
до 𝑥2𝑚𝑎𝑥 доп.
соответствует ИТС равному 1,
однако эта функция принадлежности дополняется двумя точками: 𝑥2𝑚𝑖𝑛 крит.
– минимальное
критическое значение и 𝑥2𝑚𝑎𝑥 крит.
– максимальное критическое значение. Данные значения в
большинстве случаев будут носить экспертный характер, так как эти значения могут
отсутствовать в документации на объект.
Для параметра «Пульсации выходного напряжения» функция принадлежности будет
иметь вид, аналогичный функции принадлежности для параметра «Срок эксплуатации»
(рисунок 2.3.4).
𝑥2minдоп.
𝑥2maxдоп.
𝐼2
1
0
𝑥2, В
𝑥2minкрит.
𝑥2maxкрит.
55
Рис. 2.3.4 – Функция принадлежности для параметра «Пульсации выходного
напряжения»
На рисунке 2.3.4 𝐼3 – ИТС блока питания по параметру 𝑥3 – «Пульсации выходного
напряжения». Минимальное допустимое значение параметра 𝑥3𝑚𝑖𝑛 доп. = 0 мВ, максимальное
допустимое значение параметра 𝑥3𝑚𝑎𝑥 доп. = 1000 мВ. В соответствии с текущим значением
параметра 𝑥3 = 400 мВ ИТС 𝐼3 = 0,60.
Таким образом, техническое состояние блока питания можно описать с помощью
множества индексов:
𝐶 = {0,40; 1,00; 0,60}, (2.3.4)
где С – техническое состояние блока питания;
𝐼1 = 0,40 – ИТС блока питания по параметру «Срок эксплуатации»;
𝐼2 = 1,00 – ИТС блока питания по параметру «Выходное напряжение»;
𝐼3 = 0,60 – ИТС блока питания по параметру «Пульсации выходного напряжения».
Интегральный индекс технического состояния блока питания будет равен 0,66.
Как было отмечено ранее, в качестве параметров оценки технического состояния могут
выступать статистические параметры, не являются исключением и показатели надежности.
Приведем пример. Допустим, что техническое состояние вышеупомянутого блока питания,
помимо трех указанных параметров, оценивается ещё по одному – «Средняя наработка до
отказа» [43]. Согласно документации на этот блок питания его наработка до отказа не должна
быть менее 10 тыс. ч., однако, согласно статистике предприятия, текущее значение данного
параметра – 9,5 тыс. ч.
Построим функцию принадлежности для параметра «Средняя наработка до отказа»
(рисунок 2.3.5).
𝑥3𝑚𝑖𝑛 доп.
𝐼3
1
0
𝑥3, мВ
𝑥3𝑚𝑎𝑥 доп.
56
Рис. 2.3.5 – Функция принадлежности для параметра «Средняя наработка до отказа»
На рисунке 2.3.5 𝐼4 – ИТС блока питания по параметру 𝑥4 – «Средняя наработка до
отказа». Минимальное допустимое значение параметра 𝑥4𝑚𝑖𝑛 доп. = 10 тыс. ч., максимальное
критичное значение параметра 𝑥4𝑚𝑖𝑛 крит.
= 0 тыс. ч. Как видно из рисунка 2.3.5, в качестве
зависимости 𝐼4(𝑥4) выбрано нормальное распределение Гаусса. Как и в предыдущих примерах
функций принадлежности, зависимость 𝐼4(𝑥4) может быть иной, однако, по мнению автора,
использование кривой Гаусса в данном конкретном случае является обоснованным тем фактом,
что в качестве параметра оценки технического состояния объекта выступает показатель
надежности.
Таким образом, функция принадлежности 𝐼4(𝑥4) будет иметь следующий вид:
𝐼4 = {1 при 𝑥4 > 𝑥4
𝑚𝑖𝑛 доп.,
1
𝜎√2𝜋𝑒−(𝑥4−𝜇)
2
2𝜎2 при 0 ≤ 𝑥4 ≤ 𝑥4𝑚𝑖𝑛 доп.,
(2.3.5)
где μ – математическое ожидание (среднее значение) распределения, в данном примере μ = 10
тыс. ч.;
σ – среднеквадратическое отклонение распределения, в данном примере примем σ = 0,4.
Зная функцию принадлежности 𝐼4(𝑥4) и текущее значение параметра 𝑥4 = 9,5 тыс. ч.,
можно рассчитать ИТС: 𝐼4 ≈ 0,46.
Таким образом, техническое состояние блока питания будет оценено по четырём
параметрам:
𝐶 = {0,40; 1,00; 0,60; 0,46}, (2.3.6)
где 𝐼4 = 0,46 – ИТС блока питания по параметру «Средняя наработка до отказа».
Интегральный индекс технического состояния блока питания будет равен 0,62.
Параметр «Средняя наработка до отказа» помог уточнить техническое состояние блока
питания. Становится очевидным удобство применения вышеописанного метода.
𝑥4minдоп.
𝐼4
1
0
𝑥4, тыс. ч.
𝑥4minкрит.
57
Следует отметить, что представленная модель может быть дополнена весовыми
коэффициентами параметров, что позволит уйти от равнозначности параметров оценки и
позволит получать более точные значения индексов. Однако, документация на технические
объекты, как правило, содержит лишь параметры, по которым ведется оценка состояния,
приоритетность этих параметров не устанавливается, поэтому расстановка весовых
коэффициентов будет носить сугубо экспертный характер и являться весьма трудозатратной
деятельностью. Именно по этой причине было принято решение отказаться от использования
весовых коэффициентов в представленной модели.
Следует также отметить, что если параметр носит экспертный характер, то на помощь
может прийти понятие лингвистической переменной, введённое профессором Л. Заде. Данное
направление исследования также является перспективным.
2.4 Нечеткая модель надежности сложных технических систем
К настоящему времени существует ряд работ, посвящённых разработке моделей анализа
надежности и безопасности технических систем сложной структуры [59, 60]. В данном
параграфе рассмотрим задачу оценки технического состояния таких систем [61]. Как было
показано в предыдущих параграфах, оценка технического состояния объекта (элемента) ведется
по некоторому конечному множеству параметров, установленных в документации на этот
объект заводом-изготовителем. Данный объект всегда выполняет какую-либо функцию.
Степень исполнения этой функции оценивают по выходным сигналам, которые имеют
разнотипный характер. Это могут быть сигналы инструментальные (то есть те, которые можно
измерить с помощью средств измерения), статистические (то есть те, расчёт которых ведут в
течение некоторого времени, и зачастую, имеют математический характер) и экспертные (то
есть те, которые относятся к так называемому субъективному мнению). Для обработки и
анализа этих разнородных данных применяется нечеткая модель надежности.
Для построения модели надежности сложной системы необходимо применить
структурно-параметрический метод анализа иерархий (МАИ) [62], то есть рассмотреть систему
как набор элементов. Несмотря на простоту, при грамотном подходе данный метод можно
модифицировать под конкретную задачу, в частности, под задачу оценки технического
состояния оборудования предприятия.
В книге [63] профессор Т. Саати писал: «Метод анализа иерархий является замкнутой
логической конструкцией, обеспечивающей с помощью простых правил анализ сложных
проблем во всём их разнообразии и приводящей к наилучшему ответу. К тому же, применение
метода позволяет включить в иерархию все имеющиеся у исследователя по рассматриваемой
58
проблеме знание и воображение. Это, с моей точки зрения, является балансированным путём
решения трудной проблемы: оставить математику простой и позволить богатству структуры
нести бремя сложности».
В настоящее время существует большое количество работ на тему преимуществ и
недостатков МАИ, среди них [64, 65] и др. В настоящей работе будет уделено особое внимание
весовым коэффициентам.
В данной работе в качестве одного из применённых подходов МАИ применяется
декомпозиция с использованием иерархий. Согласно [63], иерархия – это определённый тип
системы, основанный на предположении, что элементы системы могут группироваться в
несвязные множества. Основным преимуществом иерархии как модели является тот факт, что
даже довольно сильно идеализированная иерархия существенно помогает в решении заданной
проблемы. Также в [63] отмечено, что правильно построенная иерархия будет в большинстве
случаев хорошей моделью реальности, даже при игнорировании возможных обратных связей
между элементами. Иерархии позволяют предоставить более подробную информацию о
структуре и функции системы на нижних уровнях. Иерархии устойчивы (малые изменения
вызывают малый эффект) и гибки (добавления не разрушают характеристик иерархии).
Таким образом, чтобы получить оценку технического состояния сложной системы,
состоящей из множества элементов, необходимо оценить техническое состояние каждого
элемента, а системы в отдельности по параметрам, установленным для каждого элемента, затем
рассчитать интегральные ИТС вышестоящих по иерархии структур системы (рисунок 2.4.1).
Рис. 2.4.1 – Структурно-параметрическая схема системы
СИСТЕМА
ПОДСИСТЕМЫ
ЭЛЕМЕНТЫ
ПАРАМЕТРЫ
I
Ii
Iij
Iijk
59
Для расчёта ИТС системы, состоящей из некоторого множества элементов, также
воспользуемся линейным расстоянием Хемминга, а, применив принцип относительности:
система нижнего уровня является элементом системы более высокого уровня, данный метод
транслируем на любой уровень в рамках структуры системы:
𝐼 =∑ 𝐼𝑖𝑁𝑖=1
𝑁, 𝐼𝑖 =
∑ 𝐼𝑖𝑗𝑀𝑖𝑗=1
𝑀𝑖, 𝐼𝑖𝑗 =
∑ 𝐼𝑖𝑗𝑘𝐿𝑖𝑗𝑘=1
𝐿𝑖𝑗, (2.4.1)
где 𝐼 – ИТС системы;
𝑁 – число подсистем в системе;
𝐼𝑖 – ИТС i-ой подсистемы;
𝑀𝑖 – число элементов i-ой подсистемы;
𝐼𝑖𝑗 – ИТС j-го элемента i-ой подсистемы;
𝐿𝑖𝑗 – число параметров j-го элемента i-ой подсистемы;
𝐼𝑖𝑗𝑘 – ИТС по k-му параметру j-го элемента i-ой подсистемы.
То есть, состояние элемента системы является одним из параметров оценки этой
системы.
Адекватность данного метода обоснована тем допущением, что вес каждого параметра
одинаков, а также тем фактом, что количество данных параметров и непосредственно сами
параметры, по которым необходимо оценивать техническое состояние, определяются
субъектом оценки (заводом-изготовителем, инженером эксплуатирующей организации,
руководством предприятия). Иными словами, если данный параметр не важен в рамках оценки
технического состояния, то нет необходимости его учитывать. Так как ИТС – это, прежде всего,
индикаторы для сравнения объектов между собой, то аппарат расчёта в таком случае не играет
принципиальной роли, основное условие – это применение единого аппарата для всего
комплекса рассматриваемого оборудования.
Как известно, в общем случае показатель «среднее арифметическое» очень сильно
подвержен влиянию «выбросов» (сильно завышенных и сильно заниженных значений) – что в
итоге может привести к искажению результатов. Однако, с учётом того, что размах не может
превышать 100 единиц, то есть каждое значение множества ограничено шкалой (от 0 до 1), то
влияние данного фактора существенно понижает свою значимость.
Например, в области управления газотранспортного предприятия ключевой
особенностью является сохранение целостности газотранспортной системы (ГТС). Как будет
отмечено главе 4, целостность ГТС – это свойство ГТС выполнять своё функциональное
назначение в заданный период времени, в том числе при возможном несоответствии одного или
нескольких технических объектов ГТС установленным требований. Таким образом, в рамках
задач управления техническим состоянием оборудования приоритет отдаётся техническому
60
состоянию ГТС в целом, что само по себе является средним значением. Другими словами,
общего уровня техническое состояние ГТС должно быть достаточно для выполнения главной
цели – бесперебойной транспортировки газа.
В качестве несколько отдалённого примера можно привести медицинскую операцию. Во
время операции врачи-хирурги следят за состоянием пациента только по нескольким
параметрам – таким как пульс и артериальное давление. Эти параметры являются теми самими
интегральными параметрами, отражающими общее состояние пациента. Если бы врачам-
хирургам во время операций приходилось следить за большим количеством показателей
(температура тела, уровень сахара в крови, уровень холестерина и пр.), времени на саму
операцию у них бы не осталось. Это вовсе не означает, что остальные показатели не важны, но
оперативность требует агрегированной информации, а более детальная информация требуется
для другого уровня – для диагностирования состояния пациента. Так и в задачах управления:
для руководителей высшего звена необходимы сводные обобщённые структурированные
данные – интегральные показатели – для оперативного решения. Для руководителей среднего
звена будет полезной информация более низкого уровня (более специализированная и
конкретная). Инженерам же необходима информация о текущих параметрах объектов, за
которые он ответственен. Таким образом, количество показателей в иерархической системе
показателей на более высоком уровне по отношению к нижестоящему будет сокращаться.
На основе вышесказанного построим нечеткую модель надежности сложной системы
[61] (рисунок 2.4.2).
На рисунке 2.4.2 применены следующие условные обозначения:
𝑥𝑖𝑗𝑘 – значение технического k-го параметра j-го элемента i-ой подсистемы;
𝐼𝑖𝑗𝑘 – ИТС j-го элемента i-ой подсистемы по k-му параметру;
𝐼𝑖𝑗 – ИТС j-го элемента i-ой подсистемы;
𝐼𝑖 – ИТС i-ой подсистемы;
𝐼 – ИТС системы.
Как было указано выше, каждый из видов технического состояния характеризуется
совокупностью значений параметров, описывающих состояние объекта, и качественных
признаков. Номенклатура этих параметров и признаков, а также пределы их допустимых
значений устанавливаются в нормативной документации на данный объект. Очевидно, что эти
параметры могут быть как количественными (со своими единицами измерения), так и
качественными. Нечеткая модель надежности позволяет снизить размерность этих признаков и
уйти от дискретных видов технического состояния, установленных ГОСТ 18322-2016 к
универсальным показателям технического состояния – ИТС со шкалой от 0,00 до 1,00.
61
Рис. 2.4.2 – Нечеткая модель надежности сложной системы
Согласно нечеткой модели надежности, чтобы получить оценку технического состояния
сложной системы, состоящей из множества элементов, необходимо оценить техническое
состояние каждого элемента системы в отдельности по параметрам (установленным для
x111
x112
x11k
…
ПО
ДС
ИС
ТЕ
МА
1
I11
I12
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 1
1
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 1
2
I1
СИ
СТ
ЕМ
А
x121
x122
x12k
…
x211
x212
x21k
…
ПО
ДС
ИС
ТЕ
МА
2
I21
I22
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 2
1
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 2
2
I2
x221
x222
x22k
…
xijk
ПО
ДС
ИС
ТЕ
МА
i
Iij
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т i
j
Ii
…
I111
I112
…
I11k
I121
I122
…
I12k
I211
I212
…
I21k
I111
I112
…
I11k
Iijk
62
каждого элемента), затем рассчитать интегральные ИТС вышестоящих по иерархии структур
системы. Таким образом, нечеткая модель надежности технического объекта может быть
применима к сложной многоуровневой системе.
Следует отметить, что нечеткая структурно-параметрическая модель надежности
сложных систем может быть несколько доработана в направлении уменьшения свойств
аддитивности, так как если система будет рассматриваться как множество элементов, не
связанных между собой, то ни один системный параметр не будет учтён и, в конечном итоге,
вместо модели надежности системы мы получим модель надежности множества элементов.
Решению данной задачи будет посвящен следующий раздел главы.
2.5 Оценка степени проявления свойств аддитивности и целостности у
модели надежности сложных систем
Как было показано в предыдущих разделах настоящей работы, иерархическая
декомпозиция явилась основой построения модели объекта исследования. В данном случае не
лишним будет провести анализ степени проявления свойств аддитивности и целостности в
рассматриваемой системе. Известно, что без обеспечения достаточной целостности в системе
не могут проявляться системные (целостные) свойства, полезные для её сохранения и развития.
Однако в случае большой целостности система будет подавлять элементные свойства (свойства
элементов) и может утратить часть из них. В то же время при рассмотрении только элементных
свойств, при суммировании (аддитивности) этих свойств могут возникать различные
противоречия, и эти свойства не будут проявляться в системе.
Исследованию закономерности целостности и аддитивности системы, посвящены такие
работы как [66–71] и др.
Согласно [18], свойства аддитивности проявляются у системы как бы распавшейся на
независимые элементы. Тогда становится справедливым соотношение:
𝑄𝑠 = ∑ 𝑞𝑖𝑛𝑖=1 (2.5.1)
где 𝑄𝑠 – свойства всей системы;
𝑞𝑖 – свойство i-го элемента.
Это крайний случай, когда и говорить о системе-то нельзя. В этом случае абсолютно не
учитываются связи между элементами, а значит, утрачены все системные свойства. Таким
образом, вместо системы мы наблюдаем множество независимых элементов. На практике
существует опасность подобного искусственного разложения системы на независимые
элементы, даже когда при графическом изображении они кажутся элементами системы.
63
Закономерность целостности (эмерджентности) проявляется в системе в виде
возникновения у неё новых свойств, отсутствующих у элементов. В [18] хорошо показаны три
стороны закономерности целостности:
1) свойства системы 𝑄𝑠 не являются простой суммой свойств 𝑞𝑖 составляющих её
элементов:
𝑄𝑠 ≠ ∑ 𝑞𝑖𝑛𝑖=1 ; (2.5.2)
2) свойства системы зависят от свойств составляющих её элементов:
𝑄𝑠 = 𝑓(𝑞𝑖); (2.5.3)
3) объединённые в систему элементы, как правило, утрачивают часть своих свойств,
присущих им вне системы, т.е. система как бы подавляет ряд свойств элементов, но, с другой
стороны, элементы, попав в систему, могут приобрести новые свойства.
Например, контроллер состоит из транзисторов, резисторов и др. элементов, которые
утрачивают свои свойства при объединении в систему – контроллер, при этом сама система –
контроллер приобретает новые свойства по сравнению со свойствами каждого из отдельно
взятых элементов. Так, система автоматического управления (САУ) состоит из датчиков,
исполнительных механизмов, контроллеров и др. элементов. Тот же контроллер, став
элементом САУ, утрачивает часть своих возможностей и сохраняет только ту часть свойств,
которая необходима для работы этой системы в определённом режиме по установленному
алгоритму, при этом сама система – САУ – приобретает новые свойства. В общем, любая
производственная система использует только те свойства, которые необходимы для
выполнения производственного процесса.
Таким образом, изменения, связанные с потерей элементами некоторых свойств, когда
они становятся элементами системы, бывают настолько существенными, что может показаться,
будто свойства системы вообще не зависят от свойств элементов. В защиту этому выступает
вторая сторона закономерности целостности [18].
Например, если транзистор, резистор или другой элемент вышел из строя, то САУ
перестает выполнять свои функции. Замена одного датчика на аналогичный, но с другим
преобразователем вызовет изменения характеристик САУ. Аналогичные изменения будут
наблюдаться при замене элементов в организационной структуре системы управления
предприятием.
Становится очевидным, что свойство целостности связано с целью, для выполнения
которой создаётся система. Здесь следует подчеркнуть взаимосвязь с концепцией управления
предприятием Каплана и Нортона, в которой цель является основополагающим понятием
любой системы. Именно поэтому так важно из всего бесконечного множества свойств (как
элементных, так и системных) выделять и рассматривать только те, что важны для достижения
64
цели как в производственных системах, так и в информационных. В работах [66, 67] проблема
целостности рассматривается на примере социальных систем. Руководители государства всегда
стремятся выбрать промежуточное состояние, которое обеспечило бы и целостные свойства
(такие как безопасность, социальное равенство, доступность образования, стабильность
экономики, и т.п.), и, в то же время, элементные свойства (свободу граждан в проявлении
потребностей и способностей).
В [18] отмечено, что реальная развивающаяся система всегда находится между двумя
крайними состояниями – абсолютной целостности и абсолютной аддитивности. Это состояние
системы называется «срезом» и характеризуется как степень проявления одного из этих
свойств. В своих работах [69, 72] А. Холл ввел два понятия: прогрессирующая факторизация –
стремление системы к состоянию с всё более независимыми элементами, и прогрессирующая
систематизация – стремление системы к уменьшению самостоятельности элементов. Поиск
баланса между абсолютной целостностью и абсолютной аддитивностью является непростой
задачей. Так и в рассматриваемой модели объекта исследования: необходимо учесть как
целостные, системные параметры так и элементные параметры для сохранения
вышеописанного баланса.
Рассмотрим пример. Пусть некоторая техническая система состоит из трёх элементов.
Графическое отображение системы приведено на рисунке 2.5.1.
Рис. 2.5.1 – Графическое отображение примера системы
Как видно из рисунка 2.5.1 техническое состояние «Элемента 1» оценивается по двум
параметрам: I111 и I112, техническое состояние «Элемента 2» оценивается по одному параметру
I121, техническое состояние «Элемента 3» оценивается по двум параметрам: I131 и I132.
Соответственно справедливо:
𝐼11 = {𝐼111; 𝐼112}, (2.5.4)
𝐼12 = {𝐼121}, (2.5.5)
𝐼13 = {𝐼131; 𝐼132}, (2.5.6)
𝐼1 = {𝐼11; 𝐼12; 𝐼13}. (2.5.7)
Система 1
Элемент 11 Элемент 12 Элемент 13
Параметр
111 Параметр
112
Параметр
121 Параметр
131 Параметр
132
65
Выражения 2.5.4 – 2.5.7 как раз показывают случай абсолютной аддитивности системы.
Теперь допустим, что на техническое состояние системы влияют не только элементные
параметры, но и один системный. Возникает вопрос: каким образом этот системный параметр
будет математически учтён в оценке технического состояния «Системы 1».
Так как параметр системный, то и его уровень (значимость) выше, чем у элементных
параметров. Другими словами, этот системный параметр является таким же элементом системы
(рисунок 2.5.2).
Рис. 2.5.2 – Графическое отображение примера системы
Тогда справедливым будет:
𝐼11 = {𝐼111; 𝐼112}, (2.5.8)
𝐼12 = {𝐼121}, (2.5.9)
𝐼13 = {𝐼131; 𝐼132}, (2.5.10)
𝐼1 = {𝐼11; 𝐼12; 𝐼13; 𝐼14}. (2.5.11)
Сами по себе «Элемент 1», «Элемент 2», «Элемент 3» являются параметрами для
«Системы 1» наряду с «Параметром 14». Результаты данного примера легко обобщаются для
любой иерархически структурированной модели. В концептуальной модели ИС необходимо
учесть возможность добавления системных параметров на любых уровнях. Именно это, в
конечном счёте, позволит ИС соблюдать баланс между аддитивностью и эмерджентностью.
С учетом вышесказанного нечеткая модель надежности сложных систем приобретет
несколько модифицированный вид (рисунок 2.5.3). Представленная нечеткая модель
надежности носит обобщённый характер и может быть применена для оценки технического
состояния сложных технических систем различного назначения.
Система 1
Элемент 11 Элемент 12 Элемент 13
Параметр
111 Параметр
112
Параметр
121 Параметр
131 Параметр
132
Параметр
14
66
Рис. 2.5.3 – Нечеткая модель надежности сложной системы (модифицированная)
x111
x112
x11k
…
ПО
ДС
ИС
ТЕ
МА
1
I11
I12
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 1
1
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 1
2
I1
СИ
СТ
ЕМ
А
x121
x122
x12k
…
x211
x212
x21k
… П
ОД
СИ
СТ
ЕМ
А 2
I21
I22
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 2
1
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т 2
2
I2
x221
x222
x22k
…
xijk
ПО
ДС
ИС
ТЕ
МА
i I
ij
ЭЛ
ЕМ
ЕН
Т i
j
Ii
…
I111
I112
…
I11k
I121
I122
…
I12k
I211
I212
…
I21k
I111
I112
…
I11k
Iijk
x13
I13
… x
1j
I1j
Ii+1
x
i+1
xi+p
I
i+p
…
xij+1
Iij+1
…
xij+r I
ij+r
x23
I
23
… x
2j
I2j
67
На рисунке 2.5.3 видно, что для оценки технического состояния подсистемы 1
необходимо оценить техническое состояние составляющих её элементов, а также оценить
подсистему по множеству системных параметров {x13; …; x1j}. Вышесказанное справедливо и
для подсистемы 2: для оценки технического состояния подсистемы 2 необходимо оценить
техническое состояние составляющих её элементов, а также оценить подсистему по множеству
системных параметров {x23; …; x2j}. По иерархии каждый системный параметр находится на
одном уровне с элементом данной подсистемы. Обобщив, можно отметить, что множество
{xij+1; …; xij+r} – это множество системных параметров, на основе которых оценивают
техническое состояние подсистемы, множество {xi+1; …; xi+p} – это множество системных
параметров, на основе которых оценивают техническое состояние системы. По иерархии
каждый системный параметр {xi+1; …; xi+p} находится на одном уровне с подсистемой данной
системы.
2.6 Выводы к главе 2
1. Формализовано физическое понятие технического состояния в математических
понятиях теории нечетких множеств. Таким образом, техническое состояние объекта может
быть выражено в математическом виде с помощью индекса технического состояния. Тогда
кроме шести технических состояний, отражённых в ГОСТ 18322-2016 [49], объект может
находиться в любом техническом состоянии во множестве от 0 до 1, где 1 – исправное
состояние объекта.
2. Математический аппарат теории нечетких множеств, используемый для расчёта
индекса технического состояния, позволяет придать ИТС обобщённый характер, что делает его
универсальным комплексным показателем надежности. С помощью ИТС открывается
возможность динамического наблюдения за постепенными переходами из одного состояния в
другое. Таким образом, мониторинг технического состояния приобретает качественно новый
подход за счёт обработки и систематизации разнородной информации в едином виде.
3. Нечеткая модель надежности сложной технической системы позволяет
осуществить структурно-параметрический анализ и синтез системы и идентифицировать её
техническое состояние.
4. Представленная модель описания (оценки) ТС объекта – нечеткая модель
надежности – позволяет решить проблему «несравнимости» объектов между собой. Даже при
условии различного числа параметров, по которым происходит оценка ТС объектов, с помощью
системы индексов отрывается возможность сравнения (ранжирования) объектов по
объединяющему признаку – ТС.
68
3 Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений
при управлении техническим состоянием сложных систем
3.1 Модель управления техническим состоянием сложных систем на основе
нечеткой модели надежности
На процесс принятия управленческих решений оказывает влияние не только техническое
состояние того или иного объекта, но также и значимость этого объекта. Под значимостью
объекта в данном случае понимается вес, востребованность, планируемая загруженность,
приоритетность этого объекта в общей системе. Очевидно, что значимость объекта – это
экспертная характеристика, которая формируется на основе планов предприятия. Исходя из
вышесказанного, в ракурсе стратегии RCM можно в общем виде изобразить схему поддержки
принятия решений в задачах управления техническим состоянием сложных систем (рисунок
3.1.1).
Рис. 3.1.1 – Схема поддержки принятия решений в задачах управления техническим
состоянием сложных систем
На рисунке 3.1.1 изображена схема поддержки принятия решений в задачах управления
техническим состоянием оборудования предприятия. Поддержка принятия решений
осуществляется в три этапа. На основе нечеткой модели надежности осуществляется оценка
технического состояния системы. Разработке нечеткой модели надежности сложных систем
была посвящена глава 2 настоящей работы. На втором этапе осуществляется оценка статистики
отказов элементов системы. Следует отметить, что статистическая модель отказов может быть
интегрирована в нечеткую модель надежности. Оценка значимости представляет собой
расстановку весов в соответствии со структурной моделью сложной системы и предназначена
для того, чтобы уйти от равнозначности каждого элемента во всей системе. Оценка значимости
оборудования помогает ответить на вопрос: актуально ли поддержание или улучшение
Оценка технического состояния по
нечеткой модели
надежности
Оценка статистики
отказов
Оценка значимости
69
технического состояния того или иного элемента, либо есть более приоритетные элементы и
ресурсы необходимо направить на них. Исследования в области оценки значимости выходят за
рамки настоящей работы и являются по своей сути одним из перспективных направлений для
исследований. Однако автор считает необходимым показать, почему разделение нечеткой
модели надёжности и оценки значимости является принципиальным (то есть, почему в
нечеткой модели надежности следует избежать расстановки весов).
Допустим, есть система, состоящая из пяти элементов, их ИТС и веса отражены в
таблице 3.1.1.
Таблица 3.1.1 – Пример системы
№ ИТС Вес ИТС с учетом веса
1 0,75 4 0,20
2 0,86 1 0,06
3 0,67 2 0,09
4 0,99 5 0,33
5 1,00 3 0,20
Системы 0,85 15 0,88
В колонке «ИТС» отражены ИТС каждого элемента системы и ИТС системы в целом.
Если добавить веса для каждого элемента системы и рассчитать ИТС с учетом веса, то
результаты будут весьма противоречивы. Например, техническое состояние 3-го элемента,
изначально наихудшее, после расстановки весов стало лучше, чем у 2-го элемента. Так и
идеальное техническое состояние 5-го элемента после расстановки весов существенно
испортилось. Этот простой пример показывает, как ввод в нечеткую модель надежности весов
способен исказить оценку технического состояния объектов.
Целью построения нечеткой модели надежности является оценка технического
состояния элементов системы и системы в целом, и данная цель никак не связана с
экспертными оценками (весами) приоритетности того или иного элемента по отношению к
другому. Следовательно, для повышения эффективности принятия решений на построенную
нечеткую модель надежности всей рассматриваемой системы следует наложить фильтр в виде
модели значимости (приоритетности). Таким образом, в поле зрения ЛПР останутся лишь
приоритетные элементы системы.
Процесс управления техническим состоянием сложных систем неразрывно связан с
контролем технического состояния. Имея в арсенале нечеткую структурно-параметрическую
модель надежности сложной системы, описанную в главе 2, покажем её применение в качестве
интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах управления техническим состоянием
сложных систем [73, 74].
70
Построим модель управления техническим состоянием сложных систем по методологии
IDEF0 (рисунки 3.1.2, 3.1.3).
Рис. 3.1.2 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(контекстная диаграмма)
Рис. 3.1.3 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(диаграмма декомпозиции)
Управленческими решениями являются утверждённые планы по диагностированию,
техническому обслуживанию и ремонту (ДТОиР) оборудования. ЛПР формирует свои решения
на основании нечеткой модели надежности эксплуатируемого оборудования, которая отражает
текущее техническое состояния оборудования.
71
3.2 Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при
управления техническим состоянием сложных систем
На основе нечеткой модели надежности разработаем алгоритм интеллектуальной
поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем . Во-
первых, так как управление техническим состоянием оборудования направлено на поддержание
работоспособности и исправности этого оборудования (в соответствии с моделью, описанной в
разделе 3.1 настоящей главы), то Ii должен стремиться к 1. Во-вторых, для поддержания общего
баланса уровня надежности (при ограниченности ресурсов) и нивелирования наиболее
уязвимых мест в общем комплексе оборудования необходимо, чтобы разность между
индексами стремилась к нулю (вне зависимости от уровня ИТС). Второй пункт показывает
взаимосвязь с концепцией Каплана и Нортона (раздел 1.6). Таким образом, целевая функция
процесса управления техническим состоянием сложных систем:
{𝐼𝑖 → 1,∆𝐼𝑖 → 0.
(3.2.1)
Алгоритм поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием
сложных систем представлен на рисунке 3.2.1.
Рис. 3.2.1 – Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
техническим состоянием сложных систем
Вход
Структурная модель
системы
Корректировка (добавление, удаление)
параметра оценки
Определение функции
принадлежности параметра
Определение допустимого (требуемого)
диапазона значений параметра
Определение единицы измерения параметра
** *
72
Рис. 3.2.1 – Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
техническим состоянием сложных систем (продолжение)
Отражены все
параметры?
нет
да
Получение текущих значений параметров
Расчёт ИТС
Структурно-параметрическая
нечеткая модель надежности системы
{𝐼𝑖 → 1,∆𝐼𝑖 → 0.
Анализ ИТС
**
{𝐼𝑖 ≥ 𝐼треб.,
∆𝐼𝑖 ≤ ∆𝐼треб.
нет
Ранжирование элементов по
техническому состоянию
Формирование планов по ДТОиР
объектов в рамках МТР
Выход
да
Оценка значимости элементов
системы (учет весов)
Сформированный по техническому
состоянию перечень элементов
*
73
3.3 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для
прогнозирования их технического состояния
В данном разделе рассмотрим применение нечеткой модели надежности сложных систем
для прогнозирования их технического состояния. Материал данного параграфа частично
опубликован в работах [53, 75]. Вопрос прогнозирования технического состояния сложных
систем [76, 77], в частности промышленного оборудования, не является предметом
исследования настоящей работы, однако автор считает важным представить некоторые
рассуждения по данному перспективному направлению.
В технической диагностике прогнозирование технического состояния объекта
заключается в оценке его возможного состояния на некоторый определенный момент времени в
будущем на основании известной информации об изменениях, происходивших в прошлом, и
результатов определения фактического состояния в настоящий момент времени [77].
Изменение технического состояния определяется характером изменения свойств объекта
в связи с постоянно протекающими процессами внутренних деградационных изменений и
физико-химических превращений под влиянием воздействий внешней среды и режимов
использования. При этом наблюдается непрерывное или дискретное изменение признаков,
характеризующих эти свойства, что приводит к перемещению вектора состояния объекта в
области работоспособных состояний S1 к ее границе по некоторой траектории. Задача
прогнозирования в общем случае заключается в предсказании вида такой траектории.
Воздействия, прикладываемые к объекту, можно разделить на три категории: неизменные по
величине или характеру, изменяющиеся известным образом, изменяющиеся случайным
образом. При этом характер изменения свойств, а соответственно и состояние объекта во
времени, может быть описан зависимостью [77]:
𝐹(𝑍, 𝑡) = 𝐴(𝑍, 𝑡) + 𝑋(𝑍, 𝑡), (3.3.1)
где A(Z, t); X(Z, t) – соответственно детерминированная и случайная составляющие процесса.
Если степень влияния второй составляющей в выражении незначительна, процесс
изменения состояния объекта описывают как детерминированный, в противном случае его
необходимо рассматривать как случайный. Выбор того или иного подхода производится по
результатам анализа внешних условий и режимов использования объекта.
Таким образом объясняется использование в техническом прогнозировании двух
принципов – детерминированного (аналитического) и вероятностного (рисунок 3.3.1).
74
Рис. 3.3.1 – Классификация причин отказов
В первом случае результатом прогноза являются непосредственные значения искомых
параметров, во втором – их вероятностные оценки [77]. Следует заметить, что когда доля
случайных отказов становится существенной, необходим системный анализ причин. После
определения причин данные отказы переходят в разряд детерминированных.
Для решения задачи прогнозирования время использования объекта разделяют на два
интервала: T1 – интервал наблюдения за состоянием объекта (в прошлом и настоящем) и T2 –
интервал, на котором осуществляется прогнозирование (в будущем). Чем больше интервал T1 ,
тем больше объем информации о характере процесса изменения состояния объекта и тем
достовернее прогноз. Однако увеличение интервала наблюдения приводит к увеличению
затрат, связанных с экспериментальными исследованиями и обработкой результатов
диагностирования. Достоверность прогноза также зависит от заданного момента времени в
области T2 [77].
При решении задачи детерминированного прогнозирования в прямой постановке
искомыми характеристиками являются значения диагностических параметров. Поскольку
получение аналитических зависимостей и формирование классов при большом числе
диагностических параметров связано со значительными сложностями, для прогнозирования
устанавливают их минимум из условия обеспечения требуемой достоверности прогноза. На
практике используют обычно один диагностический параметр – определяющий или
обобщенный. В предложенном методе в качестве обобщенного параметра выступает ИТС [78,
79]. Нечеткая структурно-параметрическая модель надежности сложных систем позволяет
проводить прогнозирование по элементам системы, всем или наиболее ответственным.
Суть предложенного метода поддержки принятия решений при прогнозировании
технического состояния сложных систем заключается в мониторинге ИТС в динамике (в
Причины отказов
Детерминированные
(известные) Случайные
(неизвестные)
Относительно частые
отказы
Относительно
нечастые отказы
Различные методы
прогнозирования
Прогнозирование на
основе теории
вероятностей
75
течение временных интервалов). При наблюдении за большим множеством параметров высока
вероятность того, что тот параметр, по которому наблюдается негативная динамика (может
произойти отказ) затеряется среди этого большого множества. С помощью аппарата ИТС
процесс прогнозирования становится проще за счёт возможности наблюдения только за
динамикой интегрированного индекса, хотя, безусловно, всегда есть возможность наблюдения
за составляющими индексами (рисунок 3.3.2).
Рис. 3.3.2 – Графическое пояснение метода поддержки принятия решений при
прогнозировании технического состояния сложных систем
Задача вероятностного прогнозирования сводится к оценке показателей надежности
объекта в заданные моменты времени области T2. При этом процедура прогнозирования и
достоверность получаемых результатов в большой степени определяются объемом исходной
информации о надежности объекта и его элементов.
При случайном характере изменения состояния объекта и, следовательно, его
диагностических параметров вероятностный прогноз может быть рассчитан лишь по
результатам наблюдений за группой одинаковых объектов, работающих в одинаковых или
схожих условиях. В основе расчета лежит то обстоятельство, что характеристики положения
случайного процесса представляют собой неслучайные функции времени.
ИТС – комплексная оценка, интегрирующая в своей совокупности влияние всех
необходимых факторов. ИТС отслеживает текущее состояние элемента, то есть
детерминированный процесс изменения состояния объекта. Однако, с помощью ИТС нет
возможности отследить внезапный отказ элемента (случайный процесс).
Любой переход из одного состояния в другое может быть постепенным (с относительно
большой продолжительностью во времени) и внезапным (с относительно малой
продолжительностью во времени) (рисунок 3.3.3).
76
Рис. 3.3.3 – Графическое пояснение
На рисунке 3.3.3 за период 0-с ИТС изменился с a до b по некоторой кривой. Подобное
изменение состояния достаточно легко прогнозировать на практике, так как оно изменяется
постепенно и закономерно. Однако это идеализированная ситуация, в корне отличающаяся от
участка, где происходит внезапный мгновенный скачок ИТС с b до 0. Именно прогнозирование
момента x(c; b) представляет наибольший интерес. Для определения этого внезапного момента
используют математический аппарат теории надежности – теорию вероятностей и
математическую статистику. Следует заметить, что внезапный отказ значит, что причины
данного отказа не установлены, что процесс изменения технического состояния данного
элемента не изучен до конца, что множество диагностических параметров, по которым ведется
наблюдение за элементом, не определено в должной мере, иначе бы фактора внезапности не
было бы вовсе. Иными словами, к использованию теории вероятностей в качестве метода
прогнозирования технического состояния объектов (в частности, отказов) следует прибегать в
последнюю очередь. В этом смысле теория вероятностей будет являться «средством от
безысходности».
В настоящее время многие заводы-изготовители в качестве основной технической
характеристики для прогнозирования отказов предлагают наработку до отказа. Однако эта
величина имеет идеализированную основу, так как используется общая статистика, не
учитывающая конкретные условия эксплуатации объекта. Такой точности на практике
попросту недостаточно для достоверного прогнозирования отказов оборудования. В качестве
примеров таких условий можно выделить монтаж, климатические условия, вибрация, шумы,
наводки электромагнитного поля и прочее. Даже от места, которое займёт данный элемент в
общей системе, будет зависеть величина наработки на отказ.
Таким образом, если для одного случая (эксплуатация на производстве 1) на элемент
будет оказываться влияние множества условий A, то для другого случая (эксплуатация на
производстве 2) на такой же элемент будет оказываться влияние множества условий B.
a
b
0
x
c
ИТС
t
77
Для решения подобной проблемы (задача вероятностного прогнозирования)
предлагается следующий подход. Необходимо на конкретном эксплуатирующем предприятии
вести частную статистику отказов на протяжении всего жизненного цикла элемента для расчёта
степени риска – вероятности наступления отказа. Таким образом мы получим величину риска
непосредственно для конкретного случая, тем самым максимально приблизив её к истинному
значению. Следует отметить, что степень риска – величина постоянная, но для конкретных
условий производства она различная. Следует отметить, что предложенный подход особенно
приемлем для газотранспортной сферы в связи с большой протяжённостью и числом единиц
унифицированного оборудования.
Под степенью риска следует понимать ожидаемую частоту или вероятность
возникновения отказа оборудования. Применение степени риска, таким образом, позволяет
переводить опасность в разряд измеряемых величин. Степень риска, фактически, есть мера
опасности. Следует отметить, что степень риска также является безразмерной величиной в
границах от 0 до 1, что вносит дополнительное преимущество при совместном использовании с
ИТС.
В результате комплексного использования двух представленных величин (ИТС и
степень риска) для оценки и прогнозирования технического состояния объектов будет
обеспечена полная информационная поддержка принятия решений, направленных на
сокращение числа отказов оборудования. На этой основе может осуществляться планирование,
учет выполнения работ и, в целом, выбор стратегии повышения надёжности.
3.4 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для оценки
качества их технического обслуживания и ремонта
В настоящее время многие работы, например, [80] посвящены качеству ТОиР
оборудования, а именно методам его оценки и управления качеством ТОиР. В данном разделе
представим некоторые основополагающие предложения того, как нечеткая модель надежности
может быть применена для оценки качества ТОиР оборудования.
ТОиР – это процесс воздействия на объект, с целью приведения (изменения) его
технических параметров (контрольных показателей) к требуемым (допустимым) значениям.
Соответственно, оценка качества (или эффективности) проведения ТОиР может быть сведена к
сравнению необходимых технических параметров (контрольных показателей) до и после ТОиР,
что в, свою очередь, позволит количественно оценить качество ТОиР оборудования (рисунок
3.4.1).
78
Рис. 3.4.1 – Алгоритм оценки качества ТОиР
ИТС, являясь комплексным показателем, существенно упрощает процесс оценки качества
(рисунок 3.4.2).
Рис. 3.4.2 – Графическое пояснение
На рис. 3.4.2 интервал времени от 0 до t1 – время эксплуатации объекта. Момент времени
t1 – момент начала ТО объекта. В момент времени t1 ИТС объекта был равен I1. Момент
времени t2 – момент окончания ТО объекта, при этом ИТС стал равен I2. Интервал времени от t2
до t3 – время эксплуатации объекта. Момент времени t3 – момент начала ремонта объекта. В
момент времени t3 ИТС объекта был равен I3. Момент времени t4 – момент окончания ремонта
объекта, при этом ИТС стал равен I4.
Для оценки качества проведенного ТО достаточно сравнить значения ИТС до и после
ТО:
∆𝐼ТО = 𝐼2 − 𝐼1, (3.4.1)
где ∆IТО – оценка качества ТО.
Аналогично для оценки качества проведенного ремонта достаточно сравнить значения
ИТС до и после ремонта:
∆𝐼Р = 𝐼4 − 𝐼3, (3.4.2)
где ∆IР – оценка качества ремонта.
Оценку качества ТОиР можно также вести следующим образом:
Измерение (расчёт) контрольных
показателей до ТОиР
ТОиР
Измерение (расчёт) контрольных
показателей после ТОиР
Сравнение контрольных
показателей до и после ТОиР
Заключение о качестве ТОиР
𝐼1
𝐼
0
𝑡
𝑡3 𝑡4
𝐼2
𝑡1 𝑡2
𝐼4
𝐼3
79
∆𝐼ТО =𝐼2−𝐼1
𝑡2−𝑡1, (3.4.3)
∆𝐼Р =𝐼4−𝐼3
𝑡4−𝑡3. (3.4.4)
Формулы 3.4.3 и 3.4.4 дают возможность учитывать также временной фактор.
Таким образом, ИТС получает применение в качестве оценки качества ТОиР, тем самым,
можно сказать, что с помощью ИТС качество приобретает количественную оценку.
3.5 Выводы к главе 3
1. Нечеткая структурно-параметрическая модель надежности в полной мере является
инструментом поддержки принятия решений в задачах управления техническим состоянием
сложных систем, в частности промышленного оборудования.
2. Построена модель процесса управления техническим состоянием, в которой
центральное место занимает нечеткая модель надежности, являющаяся средством поддержки
принятия решений для ЛПР.
3. Показано приложение нечеткой модели надежности для задач прогнозирования
технического состояния сложных систем. Данное направление является перспективным для
дальнейших исследований.
4. Показано приложение нечеткой модели надежности для оценки качества ТОиР. ИТС
позволяет оценить понятие «качество» в количественном виде.
5. Представленный алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при
управления техническим состоянием сложных систем (оборудования) позволяет принимать
управленческие решения не на основе субъективных показателей, а на основе точных
количественных показателей, которые можно получить методологически.
6. Нечеткая модель надежности, являющаяся фундаментом алгоритма
интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием
сложных систем (оборудования), повышает эффективность принятия решений и выводит их на
более качественный уровень (решения становятся обоснованными, аргументированными и
имеют наглядный вид), следовательно, повышается эффективность работы всего предприятия.
7. Разработанный алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении техническим состоянием сложных систем и нечеткая модель надежности сложных
систем имеют обобщённый характер, что позволяет их применять для систем различного
назначения.
80
4 Практическая реализация алгоритма интеллектуальной поддержки
принятия решений при управлении техническим состоянием сложных
систем на примере оборудования газотранспортного предприятия
4.1 Необходимые сведения об особенностях функционирования
газотранспортной системы
Единая система газоснабжения (ЕСГ) России представляет собой уникальный
технологический комплекс, включающий в себя объекты добычи, переработки,
транспортировки, хранения и распределения газа [81]. ЕСГ России является уникальной по
масштабам производственных мощностей, организационной структуре, природно-
климатическим условиям функционирования, технологической специфике и другим
показателям. Крупнейшей российской энергетической корпорацией, управляющей ЕСГ,
является ПАО «Газпром». Именно масштабы ЕСГ и её первостепенная роль в энергетике и
экономике определяют исключительную значимость проблемы её надёжности, безопасности и
эффективности.
Как известно, на сегодняшний момент основным способом транспорта газа является
трубопроводный, то есть из района добычи или производства до пунктов потребления газ
транспортируется по магистральному газопроводу (МГ), представляющему собой не столько
сам газопровод, сколько комплекс сложных инженерных сооружений. В состав ПАО «Газпром»
входит целое множество газотранспортных предприятий, производственно-хозяйственная
деятельность которых разграничена по географическому принципу.
При движении газа по трубопроводу происходит потеря давления из-за различного
гидравлического сопротивления по длине газопровода. Падение давления вызывает снижение
пропускной способности газопровода. Одновременно понижается температура
транспортируемого газа. Для поддержания заданного расхода транспортируемого газа путем
повышения давления (компримирования) через определенные расстояния вдоль трассы
газопровода устанавливаются компрессорные станции (КС), в составе каждой из которой может
быть несколько компрессорных цехов (КЦ).
Наличие КС позволяет регулировать режим работы газопровода при колебаниях
потребления газа, максимально используя при этом аккумулирующую способность
газопровода. Кроме этого, КС является опорным пунктом ТОиР всего оборудования, входящего
81
в сферу её ответственности. В целом комплексе можно выделить основные технологические
процессы, осуществляемые на КС:
очистка газа от жидких и механических примесей;
компримирование газа;
охлаждение газа после компримирования;
измерение и контроль технологических параметров;
управление режимом работы газопровода.
Повышение давления газа на выходе КС осуществляется с помощью
газоперекачивающих агрегатов (ГПА). ГПА является ключевым элементом всей
газотранспортной системы (ГТС), поэтому роль управления, диагностирования, контроля и
защиты ГПА возложена на систему автоматического управления (САУ) – сложную
техническую систему, в составе которой многочисленные программно-аппаратные средства.
Развитие средств комплексной автоматизации, сокращение численности
обслуживающего персонала, снижение массы и габаритных размеров ГПА, более сложные
условия эксплуатации оборудования приводят к необходимости обеспечения высокой
надёжности работы как вновь создаваемых, так и эксплуатируемых ГПА. Стабильность ГТС во
многом зависит от надёжной и безопасной работы газоперекачивающего оборудования и
систем их управления. Таким образом, в условиях ограниченности ресурсов при большом числе
эксплуатируемого оборудования возникает актуальная задача максимально эффективного
управления его техническим состоянием для достижения установленных показателей
надёжности и безопасности всей ГТС.
Общая протяженность ГТС на территории России составляет 172,1 тыс. км. В
транспортировке газа используются 254 КС с общей мощностью ГПА 46,7 тыс. МВт [81].
Современная ГТС обладает рядом особенностей функционирования, возникновения отказов,
процедур восстановления [82]. Основными из этих особенностей являются:
наличие нескольких уровней эффективности функционирования
(производительности) и постепенная деградация по эффективности в пространстве
работоспособных состояний системы при возникновении неисправностей её элементов;
наличие нескольких уровней критичности отказов системы в целом и её элементов в
частности, приводящих к различным последствиям на системном уровне;
реализация разнотипных методов резервирования (структурного, временного);
реализация различных стратегий восстановления;
реализация различных концепций технического обслуживания;
присутствия общих элементов в различных резервированных звеньях;
82
наличие огромной номенклатуры оборудования;
наличие большого возрастного диапазона оборудования;
эксплуатация оборудования без текущей поддержки заводов-изготовителей;
ограничения запасных частей и принадлежностей (ЗИП);
применение в современных системах защиты и управления средств вычислительной
техники, использующих алгоритмические методы обработки неисправностей с классификацией
на сбои и отказы;
географическая протяжённость ГТС приводит к различным условиям эксплуатации
её компонентов, что усложняет прогнозирование отказов элементной базы (т.е. в зависимости
от условий эксплуатации могут изменяться не только параметры, но и сам вид функций
распределения случайных наработок однотипных элементов).
В связи с тем, что значительная часть объектов ГТС имеет большой срок эксплуатации,
ПАО «Газпром» уделяет огромное внимание разработке мероприятий, направленных на
повышение надёжности.
Для обеспечения надежной работы оборудования необходимо постоянно контролировать
его техническое состояние и своевременно проводить мероприятия, направленные на
предупреждение отказов. В настоящее время подобные периодические мероприятия включают
в себя значительный объём видов работ, традиционно проводимых согласно регламентам через
определённое число часов наработки оборудования. Однако, как было показано в первой главе,
такой подход не учитывает фактическое техническое состояние оборудования, что в некоторых
случаях ведёт к нерациональному использованию ресурсов предприятия.
Перспективной является концепция обслуживания в зависимости от текущего состояния.
Эта концепция основана на определении пригодности объекта к эксплуатации по результатам
осмотра, измерения технических параметров, анализа статистики и пр. с учётом внешних
условий и дополнительных факторов. Однако реализация этой концепции требует
значительных ресурсов на проведение диагностических и аналитических работ, а также
комплексного системного подхода. Данная концепция становиться ещё более актуальной в
условиях морального и физического старения эксплуатируемого оборудования, наряду с
оптимизацией финансирования на техническое перевооружение в газовой промышленности
[83]. В связи с этим, объекты ГТС, являясь опасными производственными объектами, требуют
действенного внимания [84, 85]. Так, на стратегическом уровне ПАО «Газпром» использует
современную систему планирования ремонтов на основе методологии управления техническим
состоянием и целостностью ГТС [86, 87].
83
Создание системы управления техническим состоянием и целостностью (СУТСиЦ) ГТС
было заложено ещё в 2000-х годах. Изначально СУТСиЦ была направлена на снижения
аварийности и исключения системных отказов линейной части МГ [88]. Однако к 2010-м годам
помимо линейной часть МГ СУТСиЦ охватила всё оборудование КС и газораспределительных
станций (ГРС).
Основными целями ПАО «Газпром» в области управления техническим состоянием и
целостностью ГТС является обеспечение надёжности процесса транспортировки и хранения
газа, структурной целостности и заданного уровня технического состояния объектов ГТС, а
также обеспечение экологической и промышленной безопасности при эксплуатации объектов
ГТС. В качестве путей достижения поставленных целей предполагается выстраивание системы
управления показателями надёжности и целостности производственных объектов ПАО
«Газпром», а также формирование единой платформы для обоснованного планирования
ремонтов на основе интегральных показателей [86, 87].
Свойство целостности для ГТС является едва ли не ключевым. Целостность ГТС – это
свойство ГТС выполнять своё функциональное назначение в заданный период времени (при
взаимодействии с внешней средой и с учётом полноты процедур ДТОиР), в том числе при
возможном несоответствии одного или нескольких технических объектов ГТС установленным
требований (например, по надёжности, промышленной безопасности, экологической
безопасности). По большому счёту, целостность ГТС обеспечивается за счёт дублирования
объектов ГТС на различных уровнях (дублирование газопроводов, ГПА, контроллеров и
датчиков и так далее). Понятие «целостность» отражает новый подход как к оценке
технического состояния объектов транспортировки газа, так и подход ко всему комплексу
мероприятий, направленных на обеспечение заданного уровня эксплуатационной надёжности
объектов ГТС.
Следует отметить, что ГТС ПАО «Газпром» функционирует в реальном природном,
технологическом и социальном окружении, соответственно необходимо учитывать риски,
связанные с эксплуатацией этих объектов. Таким образом, целостность ГТС становится
комплексным понятием, включающим в себя: безопасность (людей и окружающей среды),
надёжность (оборудования) и эффективность (оптимизация эксплуатационных затрат). После
проведения анализа рисков и оценки системной значимости приоритет отдается тем объектам,
ремонт которых даст максимальный эффект. Такой подход позволяет одновременно повышать
уровень технической надежности производственных объектов, оптимизировать объем
выполняемых работ и эффективно управлять ресурсами [81].
84
В ракурсе свойства целостности ГТС хорошо просматривается перспектива алгоритма
поддержки принятия решений на основе нечеткой модели надежности сложных технических
систем для практического применения в газотранспортном предприятии.
4.2 Структурная модель оборудования газотранспортного предприятия
Одним из множества газотранспортных предприятий является Общество с ограниченной
ответственностью «Газпром трансгаз Нижний Новгород» (ООО «ГТНН»). ООО «ГТНН»
является дочерним предприятием ПАО «Газпром» и осуществляет транспортировку
природного газа в 15 субъектах России: Владимирской, Ивановской, Кировской, Костромской,
Московской, Нижегородской, Пензенской, Рязанской, Ульяновской и Ярославской областей,
республик Марий Эл, Мордовия, Татарстан, Чувашия и Удмуртия. ГТС, эксплуатируемая ООО
«ГТНН», включает в себя более 13,5 тысяч километров МГ, по которым ежегодно
перекачивается до 200 млрд. кубометров газа [89].
В составе ООО «ГТНН» входит 16 линейных производственных управлений
магистральных газопроводов (ЛПУМГ) и 6 функциональных подразделений. В сферу
ответственности любого ЛПУМГ входит участок МГ с КС (в некоторых случаях – без) и ГРС.
Структура ООО «ГТНН» представлена на рисунке 4.2.1.
Рис. 4.2.1 – Структура ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»
Арзамасское
ЛПУМГ
Владимирское
ЛПУМГ
Волжское
ЛПУМГ
Вятское
ЛПУМГ
Заволжское
ЛПУМГ
Кировское
ЛПУМГ
Пензенское
ЛПУМГ
Починковское
ЛПУМГ
Семеновское
ЛПУМГ
Торбеевское
ЛПУМГ
Ивановское
ЛПУМГ
Моркинское
ЛПУМГ
Пильнинское
ЛПУМГ
Приокское
ЛПУМГ
Сеченовское
ЛПУМГ
Чебоксарское
ЛПУМГ Ли
ней
ны
е п
рои
звод
ств
енн
ые
уп
рав
лен
ия
маги
стр
ал
ьн
ых
газо
пр
ов
од
ов
ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»
Функциональные подразделения
85
В составе ГТС ООО «ГТНН» 54 КЦ, 284 ГПА, 375 ГРС, а также 15 автомобильных
газонаполнительных компрессорных станций (АГНКС). Коллектив предприятия насчитывает
более 11 тысяч работников [89].
ООО «ГТНН» занимает третье место в ПАО «Газпром» по протяженности
эксплуатируемых газопроводов и четвертое по объемам транспортируемого природного газа
[89]. Являясь дочерним предприятием ПАО «Газпром», ООО «ГТНН» активно участвует в
реализации стратегических проектов ПАО «Газпром».
С учётом технико-тактических показателей, приведённых выше, несложно
предположить, какой огромный номенклатурный объём оборудования эксплуатируется ООО
«ГТНН» как, в прочем, и любым другим газотранспортным предприятием ПАО «Газпром».
В настоящее время ведётся обширная работа по модернизации всей инфраструктуры
управления газотранспортного предприятия и интеграции его производственных процессов
[90]. Учитывая географические масштабы протяжённости и огромную сферу деятельности
газотранспортного предприятия, система управления производством должна иметь чётко
выраженную иерархическую структуру, по типу представленной на рисунках 1.4.1 и 1.5.1. На
уровне стратегического управления решаются задачи оптимизации бизнес-процессов,
организационной структуры, оценки эффективности бизнеса. На уровне тактического
управления решаются задачи планирования и бюджетирования (формализация бизнес-
процессов). На уровне оперативного управления осуществляется управление
производственным процессом, техническим состоянием и загрузкой оборудования, основными
фондами предприятия. Технологическое управление сводится к сбору, обработке и обобщению
данных с цехового оборудования. То есть, данный уровень – уровень управления технологией
производства.
В связи с комплексной автоматизацией производственных процессов и производств
результативность работы любой крупной компании напрямую зависит от наличия у неё
совершенной информационной инфраструктуры, от надёжности и стабильности
функционирования информационной системы, эффективности организации информационных
потоков [91].
Рассмотрим в качестве примера одну из наиболее больших по номенклатуре группу
оборудования предприятия – контрольно-измерительные приборы и автоматику (КИПиА). На
разных уровнях КИПиА формируют системы автоматизации различного назначения, такие как
САУ ГПА, САУ КЦ, САУ контрольного пульта телемеханики и пр.
ТО КИПиА проводится с целью поддержания оборудования в работоспособном
состоянии в течение всего срока эксплуатации для обеспечения бесперебойной работы ГТС. К
основным задачам ТО относится:
86
контроль технического состояния КИПиА, выявление дефектов и неисправностей на
ранней стадии их возникновения, в том числе выявление предельного состояния оборудования,
при котором дальнейшая его эксплуатация становится невозможной без проведения ремонта
или замены;
проверка соответствия параметров КИПиА требованиям технической документации;
предупреждение и ликвидация последствий воздействия на КИПиА
неблагоприятных климатических, производственных и иных условий;
сбор и обобщение информации о техническом состоянии обслуживаемых КИПиА и
их надёжности при эксплуатации;
разработка мероприятий по совершенствованию форм и методов ТО.
Работы по ТО включают в себя: технические осмотры, инструментальные проверки
(испытания), предусматривающие определение и подтверждение параметров
работоспособности, работы, связанные с сопровождением встроенного программного
обеспечения.
Система ТОиР КИПиА ГПА, являясь частью комплексной системы ТОиР ГПА,
включающей в себя обслуживание и ремонт разных типов оборудования: механического,
силового электротехнического, оборудования КИПиА. Для эффективной эксплуатации ГПА
стратегия его технического обслуживания должна строиться на условиях совмещения сроков
выполнения работ разнородного оборудования ГПА.
В основе организации ТО оборудования всегда лежит утверждённая документация,
которая, в свою очередь, является основанием для проведения этих работ. Причём количество и
сложность этой документации растёт пропорционально номенклатуре и количеству
эксплуатируемого оборудования, а также уровню производства. Очевидно, что для
газотранспортного предприятия, которое является опасным производственным объектом,
объёмы документации крайне велики.
Документация по ТО подразделяется на: входную документацию – документацию, на
основе которой выполняется ТО, выходную документацию – документацию, в которой
отражаются результаты ТО и которая является подтверждением полноты и качества ТО. На
рисунке 4.2.2 представлен примерный состав документации по ТО КИПиА.
ЛПУМГ ежегодно формируют заявки на включение оборудования, находящегося в сфере
его ответственности, в планы ДТОиР, а также формируют заявки на ЗИП. Решение принимается
производственным отделом автоматизации – административным подразделением ООО
«ГТНН», которое аккумулирует и обрабатывает данные со всех ЛПУМГ.
87
Рис. 4.2.2 – Состав документации по ТО КИПиА
Структурную модель оборудования (КИПиА) газотранспортного предприятия построим,
используя иерархический принцип. Так как КИПиА газотранспортного предприятия являются
вспомогательными средствами, то есть полезную работу (транспортировку газа) выполняют
механические устройства и механизмы, то структурная модель должна строиться в привязке к
механическому оборудованию и месту установке (рисунок 4.2.3).
Рис. 4.2.3 – Фрагмент структурной модели оборудования
Разрешительная документация
Лицензии исполнителей
на выполнение
работ
Аттестаты службы
КИПиА на аккредитацию
по метрологии
Аттестаты и Сертификаты
на применяемое оборудование
Проектная и исполнительная документация
Проектная документация
Исполнительная документация
Документация по составу
оборудования
Паспорта КИПиА
Эксплуатационная документация
Руководства по эксплуатации
Методики проверок и испытаний
Руководства пользователя
Технологические карты
Методики поверки средств измерения
Производственные инструкции
Паспорта и формуляры
Планы
График планово-
предупредительного
ремонта
График поверки и
калибровки средств
измерений
Планы работы службы КИПиА
Отчётная документация
Журнал учёта ТО
Журнал дефектов и
отказов
Паспорта-протоколы
ТО
Акты выполненных
работ ТО
Акты анализа отказов
…
САУ ГПА
КИПиА ГПА
КИПиА КЦ
КИПиА КС
КИПиА ЛПУМГ
КИПиА предприятия
КИПиА ЛЧ, ГРС …
…
…
…
88
Номенклатура КИПиА газотранспортного предприятия огромна, и для решения многих
производственных задач необходимо рассматривать оборудование в разрезе групп. Данная
информация может в дальнейшем использоваться для повышения надёжности систем на этапе
проектирования, например, посредством дублирования уязвимых датчиков, применения более
надёжных элементов, изменения мест установки датчиков. Помимо этого КИПиА необходимо
группировать по системам, так как именно системы во многих случаях являются объектами
ТОиР. Каждая система также должна быть декомпозирована. Пример структурной модели САУ
ГПА (которая во многом подходит для любой системы автоматизации) представлена в таблице
4.2.1.
Таблица 4.2.1 – Пример структурной модели САУ ГПА
Подсистема уровня х.х Подсистема уровня х.х.х
1.1 Программно-
технические средства
устройства управления
1.1.1 Блоки питания
1.1.2 Контроллеры
1.1.3 Компьютеры (устройства предоставления информации,
автоматизированное рабочее место сменного инженера)
1.1.4 Блоки, платы, модули, преобразователи
1.1.5 Программное обеспечение
1.1.6 Прочие элементы (реле, кнопки, ключи, разъемы и т.д)
1.2 Вторичные приборы 1.2.1 Электронные регистраторы и преобразователи
1.2.2 Бумажные регистраторы
1.2.3 Прочие приборы
1.3 Периферийное
оборудование (датчики,
линии связи,
исполнительные
механизмы)
1.3.1 Датчики избыточного давления
1.3.2 Датчики абсолютного давления
1.3.3 Датчики разряжения
1.3.4 Датчики перепада давления
1.3.5 Реле давления
1.3.6 Реле перепада давления
1.3.7 Преобразователи термоэлектрические (Термопары ТХА,
ТХК)
1.3.8 Преобразователи термоэлектрические с унифицированным
выходным сигналом (ТХАУ, ТХКУ)
1.3.9 Реле температуры
1.3.10 Термометры биметаллические
1.3.11 Термометры манометрические
1.3.12 Термометры сопротивления (ТСМ, ТСП)
1.3.13 Термометры сопротивления с унифицированным
выходным сигналом (ТСМУ, ТСПУ)
1.3.14 Датчики положения
1.3.15 Датчики вибрации
1.3.16 Датчики осевого сдвига
1.3.17 Датчики влажности
1.3.18 Датчики точки росы
89
Таблица 4.2.1 – Пример структурной модели САУ ГПА (продолжение)
Подсистема уровня х.х Подсистема уровня х.х.х
1.3 Периферийное
оборудование (датчики,
линии связи,
исполнительные
механизмы)
1.3.19 Датчики обледенения
1.3.20 Датчики контроля напряжения
1.3.21 Реле контроля напряжения
1.3.22 Датчики контроля фаз
1.3.23 Реле контроля фаз
1.3.24 Датчики тока статора
1.3.25 Датчики загазованности
1.3.26 Счетчики
1.3.27 Расходомеры
1.3.28 Датчики уровня
1.3.29 Реле уровня
1.3.30 Датчики оборотов
1.3.31 Датчики контроля пламени
1.3.32 Датчики контроля герметичности
1.3.33 Датчики стружки в масле
1.3.34 Узлы управления кранами
1.3.35 Исполнительные механизмы
1.3.36 Линии связи
В соответствии с таблицей 4.2.1, следующим уровнем декомпозиции являются элементы
уровня х.х.х.х (например, конкретный блок питания, конкретный датчик уровня и т.д.). Каждый
элемент – это технически законченное устройство со своим определённым множеством
параметров, на основе которого оценивается его техническое состояние. Это множество
параметров относится к уровню х.х.х.х.х.
4.3 Программная реализация алгоритма интеллектуальной поддержки
принятия решений
На базе Microsoft Visual Studio и Microsoft Office была разработана программа для ЭВМ
«iIndex 1.0» [92, 93], которая включила в свою основу обобщённый алгоритм интеллектуальной
поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем (глава
3). На данную программу получено свидетельство о государственно регистрации №2017662285
(Приложение 2).
При внедрении нового программного обеспечения в работу предприятия необходимо
учитывать особенности информационной инфраструктуры предприятия. Так, ООО «Газпром
трансгаз Нижний Новгород» в качестве основного информационного ресурса и инструмента
совместной работы использует корпоративный интранет-портал – программно-технический
комплекс, позволяющий обеспечить его пользователей (сотрудников предприятия)
90
информацией, необходимой для осуществления производственно-хозяйственной деятельности.
Использование в производственной деятельности предприятия корпоративного интранет-
портала призвано обеспечить:
повышение эффективности управления производственно-хозяйственной и
финансовой деятельностью предприятия;
поддержку принятия управленческих решений руководителей предприятия за счёт
создания централизованного, web-ориентированного, регламентированного и защищённого
доступа пользователей к корпоративным информационным ресурсам и бизнес-приложениям;
повышение эффективности работы сотрудников подразделений за счёт сокращения
времени доступа к информационным ресурсам;
сокращение рисков потери документов;
повышение эффективности использования знаний и опыта, накопленных за время
производственной деятельности;
повышение уровня взаимодействия сотрудников производства;
оптимизацию административно-хозяйственных и делопроизводственных процедур;
снижение внутренних операционных издержек в процессе доступа к информации за
счёт реализации механизма поиска.
Корпоративный интранет-портал позволяет:
обеспечить сотруднику доступ к необходимой для работы информации посредством
прямого доступа и с использованием средств поиска с любого рабочего места под своей
учётной записью в пределах региональной сети передачи данных;
оптимизировать процесс сбора и анализа необходимой информации по
интересующей тематике;
создать пользователю удобный для него способ работы с текущими данными и с
архивной информацией;
оперативно реагировать и решать задачи и исполнять поручения руководства;
отслеживать процессы по текущей деятельности по всем направлениям;
повысить эффективность работы проектных и функциональных групп;
упростить процесс подготовки и согласования документов.
Данный внутрикорпоративный портал ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»,
созданный на основе среды Microsoft SharePoint, выполняет функции корпоративной
информационной системы (КИС).
В соответствие с [18], КИС – система управления предприятием (корпорацией), в
которой процессы сбора, хранения, обработки, преобразования, передачи и обновления
91
информации осуществляются с использованием современной компьютерной техники и средств
телекоммуникаций. Основным назначением КИС является отражение целостной и максимально
объективной картины состояния дел на предприятии в реальном масштабе времени, а также
поддержка организационно-технологической модели управления предприятием. Зачастую на
практике КИС является сильно распределённой системой, где уровень автоматизированной
взаимосвязи бизнес-процессов предприятия может быть невысоким.
С учётом вышесказанного существующая информационная инфраструктура предприятия
потребовала некоторых модификации программы «iIndex 1.0». Была сформирована база данных
оборудования, а именно контрольно-измерительных приборов и автоматики, по структурной
модели, представленной в предыдущем разделе главы. В результате, на базе существующей
компьютерной платформы ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» была разработана
информационная система – система поддержки принятия решений при управлении
техническим состоянием оборудования [94].
Современный уровень развития производства газовой промышленности характеризуется
интенсивным процессом консолидации информации, однако систематизация такой информации
остаётся на низком уровне. Это, в свою очередь, приводит к существенному усложнению
анализа такой информации и принятия конечного решения ЛПР. Сфера управления
техническим состоянием эксплуатируемого оборудования требует от ЛПР большой
ответственность принимаемых решений, так как это связано с безопасностью производства.
При этом необходимо учитывать множество различных разнотипных факторов, которые
постоянно меняются. Таким образом, ЛПР (руководитель подразделения) сталкивается со
сложным многофакторным анализом. Тогда эффективность управления техническим
состоянием оборудования можно повысить за счёт информационной системы поддержки
принятия решения.
Разработанная система поддержки принятия решений включает в себя систему
управления базой данных «Оборудование», которая построена на основе иерархической модели
данных.
Система поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием
оборудования газотранспортного предприятия – информационная система (ИС),
предназначенная для сбора, хранения, обработки и поиска информации, необходимой для
управления техническим состоянием оборудования. ИС является средством поддержки
принятия решений для ЛПР.
Все информационные системы, как правило, принято классифицировать [18], однако
зачастую функциональные особенности ИС не позволяют однозначно определить её тип.
92
Во-первых, ИС, помимо СУБД, включает в себя математический аппарат обработки
входных данных (процедуры обработки) и систему управления этим аппаратом; то есть ЛПР,
являясь ключевым звеном в ИС, может вмешиваться в ход решения, модифицировать входные
данные и выбирать стратегии оценки вариантов решений. Таким образом, данная ИС в полной
мере выполняет функции системы поддержки принятия решений.
Во-вторых, так как задачи управления техническим состоянием оборудования
газотранспортного предприятия – задачи слабоструктурированные, то ИС должна обеспечить
возможность управления данными за счёт системы управления базой данных (СУБД). ИС
предназначена не просто для поиска, но, в большей степени, для обработки входной
информации с целью предоставления выходной информации в виде специальных
управленческих отчётов. Так как решение принимает человек (руководитель), то ИС прежде
всего будет использоваться на уровне стратегического планирования, управленческого и
оперативного контроля. Таким образом, рассматриваемая ИС в соответствие с [18] выполняет
функции информационной системы управления (ИСУ).
В-третьих, одним из ключевых назначений ИС является обеспечение руководителей
высшего звена важной укрупнённой информацией о состоянии оборудования. ИС помогает при
анализе различного рода управленческих ситуаций и выявлении производственных проблем,
требующих принятия оперативных решений. На фоне вышесказанного необходимо отметить,
что ИС исполняет функции информационной системы мониторинга (ИСМ) [18].
Таким образом, разработанная ИС включает в себя функции СППР, фактографической
ИСУ и ИСМ (рисунок 4.3.1).
Рис. 4.3.1 – Функциональные особенности разработанной информационной системы
Одним из ключевых требований к СППР является гибкость. С учётом данного
требования ИС должна предусматривать возможность добавления параметров элементов
системы, а также системных параметров без преобразования программного кода. При этом ИТС
Функциональные особенности
разработанной ИС
ИСУ
СППР ИСМ
93
должны пересчитываться без затруднений. С учётом вышесказанного сформируем общий
алгоритм данного процесса (рисунок 4.3.2).
Рис. 4.3.2 – Алгоритм добавления параметра элемента
При организации СППР в газотранспортном предприятии пришлось учитывать
географическую удалённость объектов друг от друга. Так как задача внесения данных в ИС
ложится на персонал ЛПУМГ, а данные аккумулируется в административном подразделении,
который осуществляет принятие решений, то необходимо было предусмотреть распределенный
ввод данных, а также возможность совместного доступа в ИС – что и было успешно
реализовано.
начало
Существующая нечеткая модель
надежности элемента:
Добавить параметр
𝐼𝑖+1
𝐼
конец
𝑝𝑖+1
𝐼 = {𝐼1; 𝐼2; … ; 𝐼𝑖; 𝐼𝑖+1}
𝐼 = {𝐼1; 𝐼2; … ; 𝐼𝑖}
Задать функцию принадлежности
для параметра
Получить текущее значение
параметра
Рассчитать ИТС параметра
Рассчитать ИТС элемента
Существующая нечеткая модель
надежности элемента:
𝐼(𝑝𝑖+1)
94
При описанной специфике работы предприятия в качестве основных стратегических
направлений (этапов) внедрения ИС, в частности, формирования базы данных, можно выделить
следующие: охват оборудования, детализацию и повышение достоверности данных (рисунок
4.3.3).
Рис. 4.3.3 – Этапы внедрения ИС
Согласно схеме, представленной на рисунке 4.3.3, внедрение, наладка ИС идёт по
спиралеобразному пути, каждый виток которого является частной задачей. На первом этапе
осуществляется сбор данных о техническом состоянии подконтрольного подразделению
предприятия оборудования. Задачей на данном этапе является охват всего оборудования. На
втором уровне осуществляется декомпозиция оборудования с дальнейшим определением и
корректировкой параметров оценки технического состояния каждого элемента. Задачей второго
этапа является детализация информации до требуемого уровня. И, наконец, третьим этапом
является повышение достоверности входной информации (корректировка функций
принадлежности, переход от чёткой модели надежности к нечеткой). Если требуется расширить
спектр рассматриваемого оборудования, то снова приходится возвращаться к первому витку.
Например, если представленную концепцию распространить на механическое оборудование
предприятия (газопровод, запорную арматуру, ГПА и пр.), это позволило бы сравнить
техническое состояние (и, соответственно, востребованность ресурсов) всего оборудования
предприятия между собой. Данная задача является весьма трудоёмкой и на сегодняшний
момент перспективной.
Повышение достоверности является наиболее сложной задачей, на практике во многом
связанной с человеческим фактором и конфликтом интересов. Персонал ЛПУМГ должен
понимать цели управления техническим состоянием оборудования и постоянно получать
обратную связь от администрации. Иными словами, персоналу ЛПУМГ должно быть
«выгодно» вносить достоверные данные и тщательно относится к данному процессу. Этот этап
можно считать наиболее сложным. Учитывая организационные особенности газотранспортного
Охват
Детализация
Достоверность
95
предприятия, отмеченные в предыдущих разделах главы, для успешного решения задачи
повышения достоверности ИС, с одной стороны, должна являться инструментом
администрации для поддержки принятия решения о включении оборудования в планы ДТОиР,
а с другой стороны – инструментом персонала ЛПУМГ для обоснования заявок на включение
оборудования в планы ДТОиР.
В качестве дополнения стоит отметить, что на начальных этапах внедрения ИС можно
применить аппарат четких множеств, который отличается бинарным характером
характеристических функций принадлежности. Процесс перехода к нечеткости выполняется с
целью уточнения оценок технического состояния объектов и относится к этапу «детализация»
(рисунок 4.3.3). Этот этап может иметь последовательный характер в процессе доработки ИС.
Другими словами, вначале необходимо найти ответ на вопрос: «Удовлетворяет или нет текущее
значение параметра требуемым значениям?», а затем искать ответ на вопрос: «Насколько
удовлетворяет текущее значение параметра требуемым значениям?». Результаты
сравнительного анализа математического аппарата четких и нечетких множеств для модели
надежности сведены в таблице 4.3.1.
Таблица 4.3.1 – Сравнительный анализ четкой и нечеткой модели надежности
Признак Аппарат четких множеств Аппарат нечетких множеств
Время Требуется меньше времени на
реализацию
Требуется больше времени на
реализацию
Сложность Проста в реализации Сложна в реализации
Точность Менее точная модель
надежности
Более точная модель
надежности
Вид характеристических
функций принадлежности
Однотипный вид
характеристических функций
принадлежности
Множество видов
характеристических функций
принадлежности
Использование
промежуточных оценок
Используется бинарный
подход
Используется весь спектр
оценок
Таким образом, возможность универсального выбора (применения) различных
характеристических функций принадлежности для различных диагностических параметров
является принципиальным условием для СППР, тем самым обеспечивается гибкость ИС.
4.4 Примеры выходных данных разработанной системы поддержки
принятия решений при управлении техническим состоянием
оборудования газотранспортного предприятия
В настоящем разделе будут представлены примеры выходных данных разработанной
СППР, которые использовались ЛПР при управлении техническим состоянием КИПиА ООО
«Газпром трансгаз Нижний Новгород».
96
Как было отмечено выше, СППР имеет иерархический вид, соответственно,
информацией самого верхнего уровня для ЛПР высшего звена (руководителя подразделения
предприятия, ответственного за КИПиА) будет являться ИТС всех систем автоматизации (всего
КИПиА) предприятия. В начале 2016 года требуемое значение ИТС КИПиА предприятия было
принято равным Iтреб. = 0,75. Согласно данным СППР на конец 2016-го, года ИТС был равен
I=0,81. С учётом того, что в данном случае выполняется условие:
𝐼 ≥ 𝐼треб., (4.4.1)
то уже на данном этапе может быть принято решение, что данного уровня технического
состояния КИПиА достаточно для выполнения производственных задач. Однако ИС позволяет
ЛПР обратиться к информации более низкого уровня (раскрыть структурно-параметрическую
модель) и проанализировать необходимость улучшения технического состояния КИПиА в
частных секторах предприятия.
Так ИС позволяет ЛПР рассмотреть ИТС КИПиА в разрезе филиалов предприятия
(рисунок 4.4.1).
Рис. 4.4.1 – ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе филиалов
Диаграмма, представленная на рисунке 4.4.1, наглядно отражает, какие филиалы в
большей степени по сравнению с другими нуждаются в улучшении технического состояния
оборудования. То есть диаграмма отражает «слабые места» предприятия в области
технического состояния КИПиА. Например, уровень технического состояния КИПиА в
Торбеевском ЛПУМГ и Семеновском ЛПУМГ является самым низким, а в Кировском и
Ивановском ЛПУМГ самым высоким. Так как ИТС КИПиА в Торбеевском ЛПУМГ равен 0,74,
то условие (4.4.1) не выполняется – это может явиться сигналом для ЛПР о необходимости
ремонта оборудования и направлении ресурсов в этот филиал.
Так как в ЛПУМГ КИПиА могут быть установлены либо на КС, либо на линейной части
МГ (куда относятся ГРС и контрольные пункты телемеханики), то, для локализации
97
оборудования с наихудшим техническим состоянием, ИТС КИПиА необходимо рассмотреть в
разрезе данных производственных блоков (рисунок 4.4.2).
Рис. 4.4.2 – ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе филиалов ООО «Газпром
трансгаз Нижний Новгород»
На основании данных этих двух диаграмм (рисунок 4.4.2) можно констатировать, что в
целом техническое состояние КИПиА ЛЧ лучше (ИТС равен 0,82), чем техническое состояние
КИПиА КС (ИТС равен 0,77). На основе ИТС данного уровня руководителем может быть
принято решение о направлении ресурсов на улучшение технического состояния КИПиА
Ивановского, Торбеевского и Сеченовского ЛПУМГ. Наихудшее техническое состояние
КИПиА КС в Сеченовском ЛПУМГ (ИТС равен 0,66), для сравнения КИПиА ЛЧ и ГРС этого
же филиала находится на высоком уровне (ИТС равен 0,88). Несмотря на то, что общий ИТС
КИПиА Сеченовского ЛПУМГ равен 0,78 (рисунок 4.4.1), что больше требуемого значения,
декомпозиция индекса позволяет определить, что в частных секторах есть «узкие места». СППР
позволяет провести подобный сравнительный анализ для каждого ЛПУМГ.
Как было отмечено в предыдущих разделах настоящей главы, в ООО «Газпром трансгаз
Нижний Новгород» эксплуатируется 284 ГПА и, соответственно, 284 САУ ГПА 15 типов.
Каждый тип САУ ГПА может отличаться друг от друга проектными решениями,
номенклатурой элементов, типом контроллера и прочим, что делает необходимой оценку
технического состояния в разрезе типов с целью определения оборудования с наилучшим и
наихудшим техническим состоянием. На рисунке 4.4.3 представлены ИТС САУ ГПА
предприятия в разрезе всех 15 типов.
На основании диаграммы, представленной на рисунке 4.4.3, можно наглядно наблюдать,
какие типы САУ ГПА имеют наихудшее техническое состояние (повышенный риск
возникновения отказов) и требуют повышенного относительно остальных типов систем
98
внимания. Например, на основании полученной информации может быть принято решение о
КР САУ ГПА типа «SpeedtronicM2» во всех филиалах, эксплуатирующих данный тип систем.
При наличии достаточного количества ресурсов план КР можно расширить за счёт включения в
него САУ ГПА типа «Шт.Сумы» и типа «SpeedtronicM5».
Рис. 4.4.3 – ИТС САУ ГПА в разрезе типов
Безусловно, принимать решение о ремонте только лишь на основании ИТС данного
уровня (рисунок 4.4.3) неоправданно. Требуется детализация (декомпозиция ИТС). СППР
позволяет обратиться к диагностической карте конкретной системы, в которой информация о
техническом состоянии детализирована вплоть до элемента системы.
На рисунке 4.4.4 представлен пример диагностической карты САУ ГПА «A705-15-09M»,
где отражены составляющие ИТС (ИТС подсистем) и общий ИТС САУ ГПА. Цветовая
индикация сигнализирует о наиболее «уязвимых подсистемах» САУ ГПА.
Как видно из рисунка 4.4.4, наименьший ИТС, равный 0,39, имеют блоки питания. Если
спуститься на уровень ниже (рисунок 4.4.5), то можно наблюдать, какие именно элементы
подсистемы (блоки питания) имеют наихудшее ТС.
На рисунке 4.4.5 представлен фрагмент диагностической карты на уровне подсистемы
«Блоки питания», где отражены все блоки питания, входящие в состав данной подсистемы. Как
видно из рисунка 4.4.5, элементы «БА.07-046М» под порядковыми номерами №6 и №7 имеют
ИТС, равный 0,20. Такой низкий ИТС сигнализирует о предельном техническом состоянии
элементов. Если ЛПР необходима информация о текущих значениях параметрах, например,
блока питания «БА.07-046М» №6, то ему необходимо перейти на самый нижний уровень
диагностической карты, фрагмент которой представлен на рисунке 4.4.6.
99
Рис. 4.4.4 – Диагностическая карта (уровень системы)
Рис. 4.4.5 – Диагностическая карта (уровень подсистемы)
Рис. 4.4.6 – Диагностическая карта (уровень элемента)
100
На рисунке 4.4.6 ЛПР может наблюдать не только индексы элемента по параметрам, но и
конкретные текущие значения.
Индексы на уровне подсистем выступают в качестве поддержки принятия решений при
формировании плана работ по ТО данного оборудования. Чем меньше ИТС конкретного
элемента, тем большее внимание ему должен уделить специалист, которому предстоит
провести ТО. Низкий ИТС элемента может способствовать решению о его ремонте с целью
предупреждения отказа.
Разработанная СППР позволяет рассмотреть техническое состояние КИПиА
предприятия в разрезе групп оборудования. На рисунке 4.4.7 представлены ИТС КИПиА в
разрезе групп отдельно по каждому производственному блоку.
Рис. 4.4.7 – ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе групп оборудования
Исходя из данной информации можно, например, наблюдать, что техническое состояние
блоков питания на высоком уровне в обоих случаях, а техническое состояние модулей
контроллера КС хуже, чем техническое состояние модулей контроллера ЛЧ. Во многом это
может быть обусловлено различными условиями эксплуатации (например, температурой
окружающей среды), ведь оборудование ЛЧ эксплуатируется в более агрессивной среде, по
сравнению с оборудованием КС. Для более детального анализа у ЛПР с помощью СППР всегда
есть возможность рассмотреть информацию самого низкого уровня. На рисунке 4.4.8
представлены ИТС КИПиА в разрезе групп в целом по предприятию.
101
Рис. 4.4.8 – ИТС КИПиА в разрезе групп
Группирование оборудования в ИС происходит в соответствии со структурной моделью
оборудования (раздел 4.2), заложенной на этапе разработки ИС. Сформированный рейтинг
позволяет наглядно наблюдать, какая группа оборудования и в какой степени отвечает
требованиям нормативно-технической и конструкторской документации. Данная информация
позволяет определить наиболее уязвимую группу КИПиА и учесть её, например, при
формировании партийной закупки оборудования для улучшения технического состояния
КИПиА предприятия в целом. Например, из диаграммы, представленной на рисунке 4.4.8,
видно, что наихудшее техническое состояние у датчиков уровня и датчиков вибрации,
соответственно именно эти группы оборудования являются «слабыми звеньями» в общем
комплексе КИПиА, эксплуатируемой предприятием.
Одной из систем, обеспечивающей безопасную эксплуатация газоперекачивающих
агрегатов (ГПА), является система контроля вибрации (СКВ). Использование СКВ позволяет
предотвратить физические разрушения и избежать дорогостоящего ремонта ГПА.
Следовательно, соблюдение требований надежности СКВ является важной и актуальной
задачей. Так как ИТС датчиков вибрации в 2016 году был равен 0,71 (рисунок 4.4.8), что было
ниже требуемого значения, то было принято решение провести оценку технического состояния
(дополнительное диагностирование) всех 1261 СКВ ГПА, которые эксплуатируются в ООО
«Газпром трансгаз Нижний Новгород». Подробные результаты представлены в работе [95],
здесь отразим лишь некоторые из них.
В 2017 году в ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» была проведена оценка
технического состояния 970 СКВ ГПА, что составило 77% от всего объема эксплуатируемых
СКВ. Было выявлено 2162 несоответствия по установленным критериям. Из них 1169
несоответствий не требовали дополнительного привлечения ресурсов и были устранены
102
специалистами. ИС позволила сформировать перечень всех СКВ ГПА, ранжированных по
техническому состоянию (таблица 4.4.1). Данный рейтинг наглядно отражает объекты с
наибольшим риском возникновения отказов (с минимальными ИТС) во всём комплексе
рассматриваемого оборудования
Таблица 4.4.1 – Фрагмент рейтинга СКВ ГПА по техническому состоянию
ЛПУМГ КС КЦ г/п ГПА
Место
установки
(Д/Н)
Тип СКВ Тип датчика/
исполнение Зав. № ИТС
…
Пильнинское Пильнинская 1 Я-Т1 6 Д ИКЛЖ ДВС Т2-29 0,76
Вятское Вятская 1 Я-Т1 1 Н ИКЛЖ ДВП Т8-6 0,78
Чебоксарское Чебоксарская 2 Я-Т2 4 Д ИКЛЖ ДВП 6363 0,80
…
Вятское Вятская 1 Я-Т1 2 Н ИЦФР ДП-И 1312873 0,85
Пильнинское Пильнинская 2 Я-Т2 2 Д ИКЛЖ ДВС Т2-3 0,85
Починковское Починковская 3 У-Ц2 3 Н ИКЛЖ ДОС Т4-4 0,85
Торбеевское Торбеевская 6 Я-Зг 4 Н ИКЛЖ ДОС Б2-14 0,87
…
Торбеевское Явасская 1 Я-Т2 1 Н ИКЛЖ ДВП 9331 0,87
Ивановское Ивановская 1 П-Г 4 Д ИВ-Д-ПФ ИВ-Д-ПФ-17М 5475 0,87
Владимирское Муромская 1 НТ-Г-Ц 4 Д ИВ-Д-ПФ ИВ-Д-ПФ-1М 5498 0,87
Сеченовское Сеченовская 6 Я-Зг 1 Д ИКЛЖ ДВС П9-16 0,89
…
Чебоксарское Чебоксарская 2 Я-Т2 1 Н ИКЛЖ ДВП 1376 0,91
Торбеевское Торбеевская 6 Я-Зг 1 Д ИКЛЖ ДВС Т7-19 0,93
Владимирское Вязниковская 1 П-Я 1 Н ИКЛЖ ДВП Т9-18 0,95
…
Ивановское Ивановская 1 П-Г 3 Н ИЦФР ДП-И 0940174 0,96
Починковское Починковская 4 Я-Е1 6 Д ИКЛЖ ДВС Т1-19 0,96
Сеченовское Сеченовская 5 Я-Е2 1 Д ИКЛЖ ДВС Т8-2 0,98
Арзамасское Лукояновская 1 Я-Т2 1 Д ИКЛЖ ДВП Б7-27 0,98
…
Арзамасское Новоарзамасская 1 П-Г 3 Н PSA BCB233.04.05.0403
.0107 4355 0,98
Моркинское Моркинская 1 Я-Т1 3 Д ИКЛЖ ДВС В3-6 1,00
Сеченовское Сеченовская 5 Я-Е2 7 Н ИКЛЖ ДВП Т5-5 1,00
Починковское Починковская 6 Я-Зг 4 Н ИКЛЖ ДВП Т9-5 1,00
На основании сформированного рейтинга СКВ ГПА лицом, принимающим решение, 140
СКВ ГПА с наименьшим ИТС были включены в планы ТОиР 2018 и 2019 гг. на наиболее
приоритетных КС предприятия [95].
Таким образом, руководитель подразделения или иное ЛПР, используя разработанную
СППР, в полной мере владеет исчерпывающими сведениями о ТС подконтрольного
оборудования. ЛПР имеет в своих руках мощный инструмент, который позволяет при
необходимости спускаться на самый нижний уровень и наблюдать, какой объект является
наиболее «уязвимым» в целом комплексе оборудования и по каким параметрам он не
103
удовлетворяет требуемым значениям. Соответственно, такой подход позволит формировать
корректирующие мероприятия на более качественном уровне.
Итак, результатом процесса управления техническим состоянием оборудования является
формирование планов по ДТОиР, а также мероприятий по повышению надежности объектов, то
есть ЛПР доступно определённое множество решений, основные из которых были
представлены на рисунке 1.10.3. Так как теперь ЛПР имеет в своём арсенале СППР, то индексы
технического состояния выступают в качестве рекомендательной поддержки. На рисунке 4.4.9
представлен пример того, как решения в рамках задач управления техническим состоянием
оборудования можно соотнести со значениями ИТС.
Рис. 4.4.9 – Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим
состоянием оборудования в зависимости от ИТС
Как видно из рисунка 4.4.9, ИТС оказывает интеллектуальную поддержку ЛПР. Чем
меньше ИТС, тем более кардинальные меры принимаются ЛПР. В случае, когда
диагностические параметры объекта находятся в области допустимых значений, но рядом с
границей, для ЛПР это может стать основанием для принятия решения о дальнейшем
наблюдении за объектом или о проведении дополнительного диагностирования с целью
получения большей информации. При таком решении на объект не оказывается воздействий,
корректирующих его параметры, в отличие от ТО, которое подразумевает контроль и
корректировку. В случае, когда ТО не приносит эффекта, параметры объекта выходят за
границы области требуемых значений, принимается решение о проведении замены или ремонта
этого объекта. Для определения включения оборудования в планы текущего, среднего или
капитального ремонта необходимо рассмотреть ИТС как отдельно взятых элементов, так и всей
системы. В некоторых случаях, при несущественных последствиях отказа, ЛПР может избрать
концепцию RTF: пополнить ЗИП, чтобы быть готовым к отказу того или иного элемента. СППР
Решения в рамках
управления техническим состоянием оборудования
Наблюдение
Диагностирование
ТО
ТР КР
Модернизация
Пополнение ЗИП
Ремонт
СР
Замена
ИТС
1,00 0,75 0,50 0,25 0,00
104
помогает в решении достаточно сложной на практике задачи: менять (модернизировать) ли всю
систему или ограничиться лишь ремонтом (заменой) отдельных её элементов. Иногда замена
всей системы может явиться экономически более выгодным вариантом, однако с точки зрения
оценки её технического состояния она также должна иметь обоснование. В этом смысле,
нечеткая модель надежности является необходимым средством поддержки принятия решений
как для данной, так и для многих других задач управления техническим состоянием сложных
систем.
Практика показала, что аппарат нечётких множеств может быть эффективным
инструментом для систематизации информации и управления, а также основой для создания
нечетких ИС.
Разработанная СППР обеспечивает получение систематизированной информации о
состоянии оборудования, уровень этой систематизации зависит от требований пользователя.
СППР позволяет проводить согласованную работу, принимать качественные управленческие
решения, что, в конечном счёте, обеспечивает взаимосвязь между производственным уровнем и
уровнем управления, а также повышает уровень производственной культуры предприятия в
целом.
4.5 Анализ результатов опытной эксплуатации и оценка эффективности
разработанной системы поддержки принятия решений
СППР была внедрена в ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в начале 2016 года.
ИТС рассматриваемого оборудования на начало эксплуатации СППР были представлены на
рисунке 4.4.1 ИТС оборудования в разрезе филиалов на конец 2017 года представим на рисунке
4.5.1.
Рис. 4.5.1 – ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе филиалов
после года эксплуатации СППР
105
На рисунке 4.5.1 можно заметить, что общий ИТС оборудования стал равен 0,82, во
многом за счёт улучшения технического состояния оборудования Волжского, Семеновского,
Торбеевского и Приокского ЛПУМГ. Таким образом, ЛПР осуществлял управление
техническим состоянием оборудования, находящегося в сфере его ответственности в
соответствии с целевой функцией 3.2.1, используя предложенный алгоритм поддержки
принятия решений.
В конце 2017 года была проведена оценка эффективности от внедрения и использования
разработанной ИС на предприятии в качестве инструмента поддержки принятия решений.
На рисунке 4.5.2 приведена сравнительная статистика отказов за 2015 год до внедрения
ИС и за 2017 год после года опытной эксплуатации информационной системы.
Рис. 4.5.2 – Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения отказов
оборудования
За 2015 год всего было зафиксировано 222 отказа оборудования. После внедрения и
использования ИС за 2017 год всего было зафиксировано 195 отказов. Таким образом,
внедрение системы позволило сократить число отказов оборудования примерно на 12%.
На рисунке 4.5.3 представлено сравнение трудозатрат на анализ и обработку
информации при формировании и корректировке планов по ДТОиР оборудования за 2015 год
до внедрения ИС и за 2017 год после года опытной эксплуатации ИС.
За 2015 год при формировании и корректировке планов по ДТОиР в среднем
задействовалось 4 специалиста в течение 15 рабочих дней. Общие трудозатраты составили
примерно 480 человеко-часов (чел.-час). За 2017 год при выполнении данного вида работ ИС
позволила задействовать только 2 специалистов в течение 18 рабочих дней. Общие
трудозатраты составили примерно 296 чел.-час. То есть, внедрение системы позволило
222
195
0
50
100
150
200
250
2015 год 2017 год
Кол
ич
ест
во о
тк
азо
в, ш
т.
106
сократить трудозатраты на работы, связанные с процессом формирования и корректировки
планов по ДТОиР оборудования, примерно на 38%.
Рис. 4.5.3 – Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения трудозатрат
Таким образом, эффективность ИС выражается в сокращении числа отказов
оборудования на предприятии, а также в сокращении трудозатрат на анализ, обработку
информации и принятие решений. Всё вышесказанное позволяет считать, что за счёт
интеллектуальной поддержки принятия решений на основе нечеткой модели надежности
сложных систем была повышена эффективность управления техническим состоянием.
4.6 Выводы к главе 4
1. На основе проведённого анализа выходных данных СППР при управлении
техническим состоянием оборудования газотранспортного предприятия можно заключить, что
разработанная ИС обладает достаточным уровнем достоверности. Для дальнейшего повышения
достоверности ИС необходим больший период времени опытной эксплуатации, за который
будут проведены необходимых корректирующих мероприятий по доработке ИС, что
предусмотрено алгоритмом организации ИС.
2. Выходные данные разработанной информационной системы могут в полной мере
использоваться для принятия решений в задачах управления техническим состоянием
оборудования газотранспортного предприятия. Таким образом, разработанная информационная
система выполняет функцию интеллектуальной поддержки принятия решений.
480
296
0
100
200
300
400
500
600
2015 год 2017 год
Тр
удоза
тр
аты
, ч
ел.-
час
107
3. Разработанная ИС позволяет интегрироваться в сложную устоявшуюся
организационную инфраструктуру газотранспортного предприятия.
4. Применённый в ИС математический аппарат позволяет осуществить
информационную поддержку принятия решений на основе количественных показателей и
интегрироваться в принятую в ПАО «Газпром» ССП.
5. Концептуальная модель разработанной ИС может стать основой для разработки
функционального модуля системы управления ресурсами предприятия класса ERP.
6. Так как на основе данных ИС могут приниматься решения о перепроектировании
эксплуатируемого оборудования, то перспективным направлением для исследования является
изучение взаимосвязи этапов эксплуатации оборудования и проектирования оборудования.
7. Эффективность разработанной СППР выражается в сокращении числа отказов
оборудования на предприятии, а также в сокращении трудозатрат на анализ, обработку
информации и принятие решений.
108
5 Заключение
Итоги выполненного исследования.
В ходе диссертационного исследования были получены следующие научные и
практические результаты:
1. Проведён анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием
сложных систем, определены научные проблемы, связанные с анализом, обработкой и
систематизацией разнотипной информации о техническом состоянии сложных систем.
2. Формализовано понятие технического состояния объекта в математических
понятиях теории нечетких множеств, что позволило единым образом обобщать информацию о
техническом состоянии объекта и представлять её в унифицированном виде.
3. Разработана нечеткая модель надежности сложных технических систем, которая
позволяет единым образом описывать, оценивать и идентифицировать их техническое
состояние.
4. Разработан обобщённый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений
при управлении техническим состоянием сложных систем на основе нечеткой модели
надежности. Отмечена применимость разработанного алгоритма, предполагающего
компьютерную обработку данных, в информационных системах поддержки принятия решений.
5. Выполнена практическая реализация разработанного алгоритма на примере
промышленного оборудования газотранспортного предприятия.
6. Проведён анализ результатов экспериментальных исследований, в результате
которого отмечено повышение эффективности управления техническим состоянием сложных
систем, что выражается в повышении надёжности систем (сокращении числа отказов
оборудования) и сокращении трудозатрат на анализ, обработку и систематизацию первичной
информации и принятие решений.
Таким образом, поставленная в начале диссертационного исследования цель:
повышение эффективности управления техническим состоянием сложных систем за счёт
интеллектуальной поддержки принятия решений на основе нечеткой модели надежности,
достигнута.
Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы.
1. Улучшение нечеткой модели надежности сложных технических систем за счёт
формирования базы данных функций принадлежности, каждая из которых соответствует
определённому физическому параметру.
109
2. Исследование взаимосвязей параметров объекта. Разработка нового или адаптация
существующего математического аппарата (нечеткая логика, нейронные сети, искусственный
интеллект), который позволяет учитывать степень влияния параметров объекта друг на друга.
3. Кроссплатформенная программная реализация обобщённого алгоритма поддержки
принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем.
110
6 Список сокращений и условных обозначений
Сокращение,
условное
обозначение
Расшифровка
BSC Balanced Scorecard; сбалансированная система показателей
CBM Condition-Based Maintenance; концепции ТоиР по состоянию
CMMS Computerized Maintenance Management System; автоматизированная
система управления ТОиР
CSRP Customer Synchronized Resource Planning; планирование ресурсов
предприятия при взаимодействии с клиентами
EAM Enterprise Asset Management; управление активами производства
ERP Enterprise Resource Planning; планирование ресурсов в масштабе
предприятия
KPI Key performance indicator; ключевой показатель результативности
MES Manufacturing Execution System; управление производственными
процессами
MRO Maintenance, Repair and Operation; система управления ТоиР
MRP Material Resource Planning; планирование материальных ресурсов
MRP II Manufacturing Resource Planning; планирование производственных
ресурсов
OLAP Online Analitical Processing; аналитическая обработка данных в
реальном времени для стратегического управления предприятием
RCM Reliability Centered Maintenance; концепция ТОиР ориентированная на
надёжность
RTF Run-to-Failure; ремонт после отказа
SCADA Supervisory Control And Data Acquisition; диспетчерское управление и
сбор данных
TBM Time-Based Maintenance; концепция ТОиР по времени
ГПА газоперекачивающий агрегат
ГТС газотранспортная система
ЕСГ единая система газоснабжения
ЗИП запасные части и принадлежности
ИС информационная система
111
ИТС индекс технического состояния
КИПиА контрольно-измерительные приборы и автоматика
КПР ключевой показатель результативности
КР капитальный ремонт
КС компрессорная станция
КЦ компрессорный цех
ЛПУМГ линейное производственное управление магистральных газопроводов
ЛПР лицо, принимающее решение
МАИ метод анализа иерархий
МГ магистральный газопровод
МТР материально-технические ресурсы
ПКП планово-контрольный показатель
САУ система автоматического управления
СППР система поддержки принятия решений
ССП сбалансированная система показателей
СР средний ремонт
СЦП стратегические целевые показатели
ТО техническое обслуживание
ТОиР техническое обслуживание и ремонт
ТР текущий ремонт
ТС техническое состояние
112
7 Список терминов
дефект: Каждое отдельное несоответствие объекта требованиям,
установленным документацией.
[43], пункт 3.4.2
диагностический
(контролируемый)
параметр:
Параметр объекта, используемый при его диагностировании
(контроле).
[96], термин 21
замена: Процедура восстановления или поддержания работоспособности
объекта путём установки запасной части вместо изношенной или
отказавшей составной части или объекта в целом.
Примечание – Замена является частью или разновидностью
ремонта в тех случаях, когда вместо изношенной или отказавшей
составной части устанавливается такая же новая.
[49], пункт 2.1.18
исправное состояние
(исправность):
Состояние объекта, в котором он соответствует всем
требованиям, установленным в документации на него.
Примечание – Соответствие всем требованиям документации
может быть определено как состояние, в котором значения всех
параметров объекта соответствуют всем требованиям
документации на этот объект.
[43], пункт 3.2.1
капитальный ремонт: Плановый ремонт, выполняемый для восстановления исправности
и полного или близкого к полному ресурса объекта с заменой или
восстановлением любых его частей, включая базовые.
[49], пункт 2.3.7
комплексный
показатель
надежности:
Показатель надежности, совместно характеризующий несколько
единичных свойств, составляющих надежность объекта.
[43], пункт 3.6.1.3
контролепригодность: Свойство объекта, характеризующее его пригодность к
проведению диагностирования (контроля) заданными средствами
диагностирования.
[96], термин 14
контроль технического Проверка соответствия значений параметров объекта
113
состояния: требованиям технической документации и определение на этой
основе одного из заданных видов технического состояния в
данный момент времени.
[96], термин 5
концепция
технического
обслуживания и
ремонта:
Основополагающие принципы по организации и проведению
технического обслуживания и ремонта.
[49], пункт 2.1.4
модель надежности: Математическая модель объекта, используемая для
прогнозирования или оценки надежности.
[43], пункт 3.7.12
мониторинг
технического
состояния:
Составная часть технического обслуживания, заключающаяся в
наблюдении за объектом с целью получения информации о его
техническом состоянии и рабочих параметрах.
Примечания:
1 Мониторинг может проводиться в процессе работы объекта
непрерывно или через запланированные интервалы времени.
2 На основе данных мониторинга осуществляется контроль
технического состояния и остаточного ресурса объекта.
[43], пункт 3.5.12
надёжность: Свойство объекта сохранять во времени способность выполнять
требуемые функции в заданных режимах и условиях применения,
технического обслуживания, хранения и транспортирования.
Примечания:
1 Слова «во времени» означают естественный ход времени, в
течение которого имеет место применения, техническое
обслуживание, хранение и транспортирование объекта, а не
какой-либо конкретный интервал времени.
2 Надёжность является комплексным свойством, которое в
зависимости от назначения объекта и условий его применения
может включать в себя безотказность, ремонтопригодность,
восстанавливаемость, долговечность, сохраняемость, готовность
или определённые сочетания этих свойств.
3 Требуемые функции и критерии их выполнения устанавливают
114
в нормативной, конструкторской, проектной, контрактной или
иной документации на объект.
4 Критерии выполнения требуемых функций могут быть
установлены, например, заданием для каждой функции набора
параметров, характеризующих способность её выполнения, и
допустимых пределов изменения значений этих параметров. В
этом случае надёжность можно определить, как свойство объекта
сохранять во времени в установленных пределах значения всех
параметров, характеризующих его способность выполнять
требуемые функции в заданных режимах и условиях применения,
технического обслуживания, хранения и транспортирования.
[43], пункт 3.1.5
неисправное состояние
(неисправность):
Состояние объекта, в котором он не соответствует хотя бы
одному из требований, установленных в документации на него.
Примечание – Несоответствие хотя бы одному из предъявляемых
требований может быть определено как состояние, в котором
значение хотя бы одного параметра объекта не соответствуют
требованиям документации на этот объект.
[43], пункт 3.2.2
неплановый ремонт: Ремонт, постановка на который осуществляется без
предварительного назначения.
[49], пункт 2.3.12
неплановое
техническое
обслуживание:
Незапланированное техническое обслуживание, выполняемое по
результатам оценки фактического технического состояния
объекта.
Примечание – Перечень и объем работ определяется по
результатам контроля технического состояния объекта с учётом
предполагаемого его изменения в процессе эксплуатации.
[49], пункт 2.2.10
неработоспособное
состояние:
Состояние объекта, в котором он не способен выполнять хотя бы
одну требуемую функцию по причинам, зависящим от него или
из-за профилактического технического обслуживания.
Примечания:
1 Неработоспособное состояние может быть определено как
115
состояние, в котором значение хотя бы одного из параметров,
характеризующих способность выполнять заданные функции, не
соответствует требованиям документации на этот объект.
2 Объект может быть способен выполнять одни функции и
одновременно не способен выполнять другие – в этом случае он
находится в частично работоспособном состоянии – это
примечание относится также и к термину 3.2.3.
3 Исправный объект всегда работоспособен, неисправный объект
может быть и работоспособным, и неработоспособным.
Работоспособный объект может быть исправен и неисправен,
неработоспособный объект всегда неисправен. Это примечание
относится к пп. 3.2.1 – 3.2.4.
[43], пункт 3.2.4
осмотр: Визуальное обследование изделия или его составных частей с
целью проверки его внешнего состояния. [97]
отказ: Событие, заключающееся в нарушении работоспособного
состояния объекта.
Примечания:
1 Отказ может быть полным или частичным.
2 Полный отказ характеризуется переходом объекта в
неработоспособное состояние. Частичный отказ характеризуется
переходом объекта в частично неработоспособное состояние.
[43], пункт 3.4.1
периодическое
техническое
обслуживание:
Плановое техническое обслуживание, выполняемое через
установленные в документации значения наработки или
интервалы времени.
[49], пункт 2.2.14
периодичность
технического
обслуживания
(ремонта):
Интервал времени или наработка между данным видом
технического обслуживания (ремонта) и последующим таким же
видом или другим большей сложности.
[49], пункт 2.1.26
плановое техническое
обслуживание:
Техническое обслуживание, предусмотренное в документации,
выполняемое по установленному графику.
[49], пункт 2.2.9
116
плановый ремонт: Ремонт, постановка на который планируется в соответствии с
требованиями документации.
[49], пункт 2.3.6
повреждение: Событие, заключающееся в нарушении исправного состояния
объекта при сохранении работоспособного состояния.
Примечания:
1 Дефект и (или) повреждение могут служить причиной
возникновения частичного или полного отказа объекта.
2 Наличие дефекта и (или) повреждения приводит объект в
неисправное состояние.
[43], пункт 3.4.3
поддержка
технического
обслуживания
(ремонта):
Процесс скоординированного управления обеспечением всеми
видами ресурсов, необходимых для проведения технического
обслуживания (ремонта).
Примечание – Ресурсы включают материалы, запасные части,
инструменты и принадлежности, ремонтную площадку и
персонал, документацию и информацию по техническому
обслуживанию (ремонту).
[49], пункт 2.1.10
показатель
надежности:
Количественная характеристика одного или нескольких свойств,
составляющих надежность объекта.
[43], пункт 3.6.1.1
подсистема: Часть системы, которая представляет собой систему.
[43], пункт 3.1.4
предельное состояние: Состояние объекта, в котором его дальнейшая эксплуатация
недопустима или нецелесообразна, либо восстановление его
работоспособного состояния невозможно или нецелесообразно.
Примечание – Недопустимость дальнейшей эксплуатации
устанавливается на основе оценки рисков, тогда как
нецелесообразность или невозможность восстановления может
устанавливаться различными способами.
[43], пункт 2.3.7
работоспособное
состояние:
Состояние объекта, в котором он способен выполнять требуемые
функции.
117
Примечания:
1 Работоспособное состояние может быть определено, например,
как состояние объекта, в котором значения всех параметров,
характеризующих способность выполнять заданные функции,
соответствуют требованиям, установленным в документации на
этот объект.
2 Отсутствие необходимых внешних ресурсов может
препятствовать работе объекта, но это не влияет на его
пребывание в работоспособном состоянии.
[43], пункт 3.2.3
ремонт: Комплекс технологических операция и организационных
действий по восстановлению работоспособности, исправности и
ресурса объекта и/или его составных частей.
[49], пункт 2.1.2
система: Объект, представляющий собой множество взаимосвязанных
элементов, рассматриваемых в определённом контексте как
единое целое и отдельных от окружающей среды.
Примечания:
1 Система обычно определяется с точки зрения достижения
определённой цели, например, выполнения требуемых функций.
2 Для системы должна быть установлена граница, отделяющая её
от окружающей среды и других систем. Однако на работу
системы может влиять окружающая среда и для работы системы
могут требоваться внешние ресурсы (лежащие вне границ
системы).
[43], пункт 3.1.3
система технического
обслуживания и
ремонта:
Совокупность взаимосвязанных средств, документации
технического обслуживания и ремонта и исполнителей,
необходимых для поддержания и восстановления (качества либо
эксплуатационных характеристик) объектов, входящих в эту
систему.
[49], пункт 2.1.3
составная часть: Элемент объекта, выполняющий определенные технические
функции в составе объекта, который может быть заменен при
118
восстановлении объекта.
Примечания:
1 Объект представляется в виде единого целого, состоящего из
взаимосвязанных частей, объединённых в нём для выполнения
общей целевой функции.
2 Составной частью объекта может быть деталь или сборочная
единица.
[49], пункт 2.1.16
средний ремонт: Плановый ремонт, выполняемый для восстановления исправности
и частичного восстановления ресурса объекта с заменой или
восстановлением составных частей ограниченной номенклатуры
и контролем технического состояния объекта в объёме,
предусмотренной в документации.
[49], пункт 2.3.8
срок службы: Календарная продолжительность эксплуатации от начала
эксплуатации объекта или её возобновления после капитального
ремонта до момента достижения предельного состояния.
[49], пункт 3.3.6
станция
компрессорная:
Комплекс сооружений газопровода (магистрального),
предназначенный для компримирования газа. [98], статья 3.38
текущий ремонт: Плановый ремонт, выполняемый для обеспечения или
восстановления работоспособности объекта и состоящий в замене
и/или восстановлении отдельных легкодоступных его частей.
[49], пункт 2.3.9
техническое состояние: Состояние объекта, характеризуемое совокупностью
установленных в документации параметров, описывающих его
способность выполнять требуемые функции в рассматриваемых
условиях.
[43], пункт 3.2.10
Совокупность свойств объекта, подверженных изменению в
процессе его производства, эксплуатации, транспортировки и
хранения, характеризуемых значениями параметров и/или
качественными признаками, установленными в документации.
Примечание – Видами технического состояния являются:
119
исправное состояние, работоспособное состояние, неисправное
состояние, неработоспособное состояние и предельное состояние.
[49], пункт 2.1.20
технический объект Предмет рассмотрения, на который распространяется
терминология по надёжности в технике.
Примечания:
1 Объектом может быть сборочная единица, деталь, компонент,
элемент, устройство, функциональная единица, оборудование,
изделие, система, сооружение.
2 Объект может включать в себя аппаратные средства,
программное обеспечение, персонал или их комбинации.
3 Термин «объект» может относится к конкретному объекту и к
одному из представителей группы однотипных объектов, в
частности, к выбранному случайным образом элементу выборки,
партии, серии, генеральной совокупности.
[43], пункт 3.1.1
техническое
диагностирование:
Процесс определения технического состояния объекта.
[49], пункт 2.1.21
техническое
обслуживание:
Комплекс технологических операций и организационных
действий по поддержанию работоспособности или исправности
объекта при использовании по назначению, ожидании, хранении
и транспортировании.
[49], пункт 2.1.1
техническое состояние: Совокупность свойств объекта, подверженных изменению в
процессе его производства, эксплуатации, транспортировки и
хранения, характеризуемых значениями параметров и/или
качественными признаками, установленными в документации.
Примечание – Видами технического состояния являются:
исправное состояние, работоспособное состояние, неисправное
состояние, неработоспособное состояние и предельное состояние.
[49], пункт 2.1.20
уровень
разукрупнения:
Уровень разделения объекта на составные части с точки зрения
технического обслуживания (ремонта).
Примечания:
120
1 Уровень разукрупнения зависит от сложности структуры
объекта, доступности его составных частей, квалификации
ремонтного персонала и требований безопасности.
2 Примером уровня разукрупнения объекта может быть деталь
или сборочная единица.
[49], пункт 2.1.7
Элемент: Объект, для которого в рамках данного рассмотрения не
выделяются составные части.
[49], пункт 3.1.2
121
8 Список литературы
1. Александровская, Л. Н. Современные методы обеспечения безотказности сложных
технических систем [Текст] : учебник / Л. Н. Александровская, А. П. Афанасьев, А. А.
Лисов. – М. : Логос, 2001. – 208 с.
2. Антоненко, И. Н. Эволюция практик и информационных систем управления ТОиР
[Текст] / И. Н. Антоненко, И. Э. Крюков // Автоматизация в промышленности. – 2011. –
№ 10. – С. 27–30.
3. Herd, G. Failure rates [Text] / G. Herd // Washington: ARINC Monograph 2 / Aeronautical
Radio Inc. – Washington, 1955.
4. Weiss, G. On the theory of replacement of machinery with a random failure time [Text] / G.
Weiss // Naval research logistics quarterly. – 1956. – Vol. 3. – № 4. – P. 279–293.
5. Барлоу, Р. Математическая теория надёжности [Текст] / Р. Барлоу, Ф. Прошан ; перев. с
англ. И. А. Ушакова ; под ред. Б. В. Гнеденко. – М. : Советское радио, 1969. – 488 с.
6. Smith, A. Reliability-Centered Maintenence [Text] / A. Smith. – NY : McGrew-Hill, 1993. –
201 p.
7. Reliability-Centered Maintenance Guide For Facilities and Collateral Equipment [Electronic
resource]. – Electronic text data. – [USA], 2008. – Mode of access:
http://fred.hq.nasa.gov/Assets/Docs/2015/NASA_RCMGuide.pdf. – Date of application:
08.01.2019. – Title from screen.
8. Darman, C. Replacement of periodically inspected equipment [Text] / C. Darman, J. Sacks //
Naval Research Logistics. – 1960. – Vol. 7. – № 4. – P. 597–607.
9. Герцбах И. Б. О профилактике по прогнозирующему параметру [Текст] / И. Б. Герцбах
// Известия АН СССР. Сер.: Техническая кибернетика. – 1967. – № 1. – С. 56–64.
10. Гаврилюк, Е. А. Анализ систем распределённого ввода-вывода [Текст] / Е. А.
Гаврилюк, Л. О. Шарова // Будущее технической науки : сборник материалов XI
Междунар. молодеж. научно-техн. конф. / НГТУ им. Р. Е. Алексеева. – Нижний
Новгород, 2012. – С. 312.
11. Гаврилюк, Е. А. Разработка концепции диагностирования сложных
автоматизированных систем управления на базе технического зрения [Текст] / Е. А.
Гаврилюк, Л. О. Федосова // Будущее технической науки : сборник материалов XIII
Междунар. молодеж. научно-техн. конф. / НГТУ им. Р. Е. Алексеева. – Нижний
Новгород, 2014. – С. 102–103.
122
12. Nowlan, F. S. Reliability-centered Maintenance [Text] / F. S. Nowlan, H. F. Heap. – San
Francisco : Dolby Access Press, 1978. – 466 p.
13. Marketz, M. Maintenance Strategies for Distribution Networks [Text] / M. Marketz, J. Polster,
M. Muhr // 14th International Symposium on High Voltage Engineering : proceedings, 25-29
August 2005. – Beijing, 2005. – Paper F-55.
14. Smith, J. J. Trends in PD-diagnostics for Asset Management of Aging HV Infrastructures
[Text] / J. J. Smith // 14th International Symposium on High Voltage Engineering :
proceedings, 25-29 August 2005. – Beijing, 2005. – Paper K-05.
15. Овсянников, А. Г. Стратегия ТОиР и диагностика оборудования [Текст] / А. Г.
Овсянников // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. – 2008. – № 1. – С. 6–9.
16. Острейковский, В. А. Теория надежности [Текст] : Учеб. для вузов / В. А.
Острейковский. – М. : Высшая школа, 2003. – 463 с. : ил.
17. Печаткина, Е. Ю. Комплексная система управления предприятием [Текст] / Е. Ю.
Печаткина // Проблемы современной экономики. – 2010. – № 4 (36). – С. 116–119. – ISSN
1818-3395.
18. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: справочник [Текст] :
Учеб. пособие / В. А. Баринов [и др.] ; под ред. В. Н. Волковой и А. А. Емельянова. – М.
: Финансы и статистика, 2006. – 848 с. : ил.
19. Каплан, Р. С. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию [Текст]
/ Р. С. Каплан, Д. П. Нортон ; пер. с англ. М. Павловой. – 3-е изд., испр. и доп. – М. :
Олимп-Бизнес, 2017. – 320 с. : ил.
20. Каплан, Р. С. Организация, ориентированная на стратегию. Как в новой бизнес-среде
преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей
[Текст] : пер. с англ. / Р. С. Каплан, Д. П. Нортон. – 2-е изд., испр. и доп. – М. : Олимп-
Бизнес, 2008. – 416 с. : ил.
21. Каплан, Р. С. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в
материальные результаты [Текст] / Р. С. Каплан, Д. П. Нортон ; пер. с англ. М. Павловой.
– М. : Олимп-Бизнес, 2005. – 512 с. : ил.
22. Каплан, Р. С. Стратегическое единство: создание синергии организации с помощью
сбалансированной системы показателей [Текст] : пер. с англ. / Р. С. Каплан, Д. П.
Нортон. – М. : Вильямс, 2006. – 384 с.
23. Горшенина, Е. В. Обоснование разработки сбалансированной системы показателей
(BSC) для малого предприятия [Текст] / Е. В. Горшенина, С. Н. Конюхова //
Экономические исследования. – 2014. – № 2. – С. 3. – eISSN 2079-9446.
123
24. Гершун, А. М. Технология сбалансированного управления [Текст] / А. М. Гершун, М.
Горский. – М. : Маг Консалтинг, 2006. – 413 с.
25. Годовой отчёт ПАО «Газпром» за 2015 год [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. –
[Россия], 2016. – Режим доступа: http://www.gazprom.ru/f/posts/91/902567/gazprom-
annual-report-2015-ru.pdf. – Дата обращения: 26.12.2018. – Загл. с экрана.
26. Бойко, Н. Е. Интеграция сбалансированной системы показателей в систему управления
предприятием [Текст] / Н. Е. Бойко // Известия Российского педагогического
университета им. А.И. Герцена. – 2007. – № 43-1. – С. 58–60.
27. Сутягин, В. Ю. Сбалансированная система показателей как эффективный инструмент
реализации стратегии развития предприятия [Текст] / В. Ю. Сутягин, М. А. Турлачева //
Социально-экономические явления и процессы. – 2012. – № 5-6 (39-40). – С. 112–117.
28. Фридаг, Х. Р. Сбалансированная система показателей: руководство по внедрению
[Текст] : пер. с нем / Х. Р. Фридаг, В. Шмидт. – М. : Омега-Л, 2006. – 267 с.
29. Марков, А. С. Нечеткая модель оценки надежности и безопасности функционирования
программного обеспечения по результатам испытаний [Текст] / А. С. Марков // Вестник
московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия:
приборостроение. – 2011. – № S1. – С. 146–151. – ISSN 0236-3933.
30. Косинский, М. Ю. Разработка моделей и методики оценки эксплуатационной
надежности многокомпонентных технических систем на основе нейко-нечётких
технологий [Текст]: автореф. дис. … канд. техн. наук : 05.13.01 / Косинский Михаил
Юрьевич. – М., 2013. – 20 с.
31. Недосекин, А. О. Нечётко-вероятностная модель для оценки рисков ответственных
технических систем [Текст] / А. О. Недосекин, З. И. Абдулаева, Д. П. Макаренко //
Информация и космос. – 2018. – № 1. – С. 92–99. – ISSN 2072-9804.
32. Осокин, В. Л. Оценка надёжности объектов электроэнергетики на основе теории
нечётких множеств [Текст] / В. Л. Осокин, Б. В. Папков // Актуальные проблемы
электроэнергетики : сб. ст. / Нижегородский государственный технический университет
им. Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2017. – С. 154–159.
33. Мухаметзянов, И. З. Нечеткий логический вывод и нечеткий метод анализа иерархий в
системах поддержки принятия решений: приложение к оценке надежности технических
систем [Текст] / И. З. Мухаметзянов // Кибернетика и программирование. – 2017. – № 2.
– С. 59–77. – eISSN 2306-4196.
34. Ярушкина, Н. Г. Прогнозирование состояния технической системы с применением
меры энтропии для нечетких временных рядов [Текст] / Н. Г. Ярушкина, В. В. Воронина,
124
И. А. Тимина, Е. Н. Эгов // Автоматизация процессов управления. – 2015. – № 2 (41). – С.
49–57. – ISSN 1991-2927.
35. Ярушкина, Н. Г. Диагностика узлов вертолета на основе модели гранулированного
временного ряда [Текст] / Н. Г. Ярушкина, В. В. Воронина, Т. В. Афанасьева //
Автоматизация процессов управления. – 2011. – № 4. – С. 50–54. – ISSN 1991-2927.
36. Кубрин, С. С. Комплексная оценка технического состояния оборудования на
предприятии подземной добычи угля [Электронный ресурс] / С. С. Кубрин, А. И.
Сукманов // MEGATECH Новые технологии в промышленной диагностике и
безопасности. – 2012. – № 3. – С. 24–28. – Режим доступа:
http://www.iamega.ru/uploads/journal/file/12/megatech_03_2012.pdf.
37. Грабчак, Е. П. Оценка технического состояния энергетического оборудования в
условиях цифровой экономики [Текст] / Е. П. Грабчак // Надежность и безопасность
энергетики. – 2017. – Т. 10. – № 4. – С. 268–274.
38. Мищеряков, С. В. Цифровая оценка надежности производственной системы субъектов
энергетики [Текст] / С. В. Мищеряков // Надежность и безопасность энергетики. – 2018.
– Т. 11. – № 2. – С. 109–116. – ISSN 1999-5555.
39. Оклей, П. И. Методика оценки интегрального технического состояния оборудования
тепловых электростанций [Текст] / П. И. Оклей // Транспортное дело России. – 2015. – №
6. – С. 72–75. – ISSN 2072-8689.
40. Попов, Г. В. Определение индекса технического состояния силовых трансформаторов в
процессе их эксплуатации [Текст] / Г. В. Попов, Е. Б. Игнатьев // Вестник Ивановского
государственного энергетического университета. – 2014. – № 4. – С. 25–32.
41. Батракова, А. Г. Критерии оценки состояния дорожных одежд по результатам
диагностики [Текст] / А. Г. Батракова, С. Н. Урдзик // Вестник Харьковского
национального автомобильно-дорожного университета. – 2015. – № 68. – С. 92-98.
42. Термины и определения системы управления активами [Электронный ресурс] :
официальный сайт АО «Корпорация Галактика». – Электрон. дан. – [Россия], 2013. –
Режим доступа: https://www.galaktika.ru/eam/terminy-i-opredeleniya-sistemy-upravleniya-
proizvodstvennymi-aktivami.html. – Дата обращения: 26.12.2018. – Загл. с экрана.
43. ГОСТ 27.002–2015. Надёжность в технике. Термины и определения [Текст]. – Взамен
ГОСТ 27.002–89 ; введ. 2017–03–01. – М. : Стандартинформ, 2016. – 23 с.
44. Методология функционального моделирования IDEF0. Руководящий документ
[Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – [Россия], 2010. – Режим доступа:
https://nsu.ru/smk/files/idef.pdf. – Дата обращения: 26.12.2018. – Загл. с экрана.
125
45. Черемных, С. В. Структурный анализ систем: IDEF-технологии [Текст] / С. В.
Черемных, И. О. Семенов, В. С. Ручкин. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 208 с. : ил.
– (Прикладные информационные технологии).
46. Цуканова, О. А. Методология и инструментарий моделирования бизнес-процессов
[Текст] : учебное пособие / О. А. Цуканова. – СПб. : Университет ИТМО, 2015. – 101 с.
47. Бистерфельд, О. А. Методология функционального моделирования IDEF0: учебно-
методическое пособие [Текст] / О. А. Бистерфельд. – Рязань : Ряз. гос. ун-т им. С.А.
Есенина, 2008. – 48 с.
48. Теория систем и системный анализ [Электронный ресурс] / И. Б. Родионов. – Электрон.
дан. – [Россия], [20––]. – Режим доступа: http://victor-safronov.ru/systems-
analysis/lectures/rodionov.html. – Дата обращения: 26.12.2018. – Загл. с экрана.
49. ГОСТ 18322–2016. Система технического обслуживания и ремонта техники. Термины и
определения [Текст]. – Взамен ГОСТ 18322–78 ; введ. 2017–09–01. – М. :
Стандартинформ, 2017. – 13 с.
50. Гаврилюк, Е. А. Комплексная оценка технического состояния систем автоматического
управления газоперекачивающими агрегатами [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров,
С. Г. Синичкин // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11. – С. 2141–2145.
51. Гаврилюк, Е. А. Управление техническим состоянием сложных систем на основе
нечеткой модели [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров // Автоматизация процессов
управления. – 2018. – № 1 (51). – С. 91–98.
52. Гаврилюк, Е. А. Метод нечёткого управления техническим состоянием промышленного
оборудования [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров // Нечеткие системы и мягкие
вычисления. Промышленные применения. Fuzzy Technologies in the Industry (FTI-2017):
Первая Всероссийская научно-практическая конференция : сборник научных трудов, 14-
15 ноября 2017 г. / УлГТУ. – Ульяновск, 2017. – С. 41–50.
53. Gavriliuk, E. A. Fuzzy Reliability Model of Systems for Decision Support in Technical
Diagnostics [Electronic resource] / E. A. Gavriliuk, S. A. Mantserov // CEUR Workshop
Proceedings. – Electronic text data. – 2018. – Vol. 2258. – P. 222–234. – Mode of access:
http://ceur-ws.org/Vol-2258/paper28.pdf. – Title from screen.
54. Кофман, А. Введение в теорию нечётких множеств [Текст] / А. Кофман ; перев. с фр. В.
Б. Кузьмина ; под ред. С. И. Травкина. – М. : Радио и связь, 1982. – 432 с. : ил.
55. Горбаченко, В. И. Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети [Текст] :
учебное пособие / В. И. Горбаченко, Б. С. Ахметов, О. Ю. Кузнецова. – 2-е изд., испр. и
доп. – М. : Юрайт, 2018 – 103 с. – (Серия: Университеты России).
126
56. Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем [Текст] : учебное
пособие / Н. Г. Ярушкина. – М. : Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
57. Гуменюк, В. М. Принципы выбора диагностических параметров [Текст] / В. М.
Гуменюк // Вологдинские чтения. – 2008. – №69. – С. 152–153.
58. Гуменюк, В. М. Оценка эксплуатационной надежности технических объектов [Текст] /
В. М. Гуменюк // Вологдинские чтения. – 2009. – №73. – С. 103.
59. Викторова, В. С. Агрегирование моделей анализа надежности и безопасности
технических систем сложной структуры [Текст]: автореф. дис. … докт. техн. наук :
05.13.01 / Викторова Валентина Сергеевна. – М., 2009. – 44 с.
60. Викторова, В. С. Многоуровневое моделирование надежности систем [Текст] / В. С.
Викторова // Датчики и системы. – 2014. – №6 (181). – С. 33–37.
61. Гаврилюк, Е. А. Нечеткая модель надежности технических систем [Текст] / Е. А.
Гаврилюк, С. А. Манцеров // Системный анализ в проектировании и управлении (SAEC-
2018) : сб. науч. тр. XXII Междунар. науч.-практич. конф., 22-24 мая 2018 г. – СПб.,
2018. – Ч. 2. – С. 197–206.
62. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем [Текст] / Т. Саати, К.
Кернс ; перев. с англ. Р. Г. Вачнадзе ; под ред. И. А. Ушакова. – М. : Радио и связь, 1991.
– 224 с. : ил.
63. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий [Текст] / Т. Саати ; перев. с англ.
Р. Г. Вачнадзе. – М. : Радио и связь, 1993. – 278 с.
64. Коробов, В. Б. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий [Текст] / В. Б.
Коробов, А. Г. Тутыгин // Известия Российского государственного педагогического
университета им. А.И. Герцена. – 2010. - № 122. – С. 108–115.
65. Подиновский, В. В. О некорректности метода анализа иерархий [Текст] / В. В.
Подиновский, О. В. Подиновская // Проблемы управления. – 2011. – № 1. – С. 8–13.
66. Абрамова, Н. Т. Целостность и управление [Текст] / Н. Т. Абрамова. – М. : Наука, 1974.
– 248 с.
67. Афанасьев, В. Г. Проблема целостности в философии и биологии [Текст] / В. Г.
Афанасьев. – М. : Мысль, 1964. – 416 с.
68. Тюхтин, В. С. Отражение, система, кибернетика: теория отражения в свете кибернетики
и системного подхода [Текст] / В. С. Тюхтин. – М. : Наука, 1972. – 256 с.
69. Холл, А. Д. Опыт методологии для системотехники [Текст] / А. Д. Холл ; перев. с англ.
Г. Н. Поварова и И. В. Соловьева ; под ред. Г. Н. Поварова. – М. : Советское радио, 1975.
– 448 с.
127
70. Волкова, В. Н. Основы теории систем и системного анализа [Текст] : учебник для
студентов вузов / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб :
СПбГТУ, 2001. – 512 с.
71. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ [Текст] : учебник для академического
бакалавриата / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Юрайт,
2014. – 616 с. – (Серия: Бакалавр. Академический курс).
72. Холл, А. Д. Определения понятия системы [Текст] / А. Д. Холл, Р. Е. Фейджин //
Исследование по общей теории систем : сборник переводов / общ. ред. и вступ. статья В.
Н. Садовского и Э. Г. Юдина. – М. : Прогресс, 1969. – С. 252–282.
73. Гаврилюк, Е. А. Разработка стратегии обслуживания и ремонта оборудования
газотранспортного предприятия на основе индекса технического состояния [Текст] / Е.
А. Гаврилюк, С. А. Манцеров // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. – 2017. – № 3 (118). –
С. 121–126.
74. Гаврилюк, Е. А. Методика оценки технического состояния систем автоматического
управления газоперекачивающими агрегатами [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров,
С. Г. Синичкин // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. – 2014. – № 5 (107). – С. 191–194.
75. Гаврилюк, Е. А. Прогнозирование отказов систем автоматического управления
газоперекачивающими агрегатами на основе индекса технического состояния и степени
риска [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров, А. Ю. Панов // Фундаментальные
исследования. – 2015. – № 7-2. – С. 309–313.
76. Гуменюк, В. М. Надежность и диагностика электротехнических систем [Текст] : учеб.
пособие для вузов / В. М. Гуменюк. – Владивосток : Изд-во Дальневост. гос. техн. ун-та,
2010. – 218 с. : ил.
77. Гуменюк, В. М. Основы теории надежности и технической диагностики [Электронный
ресурс] : учебное пособие / В. М. Гуменюк ; Инженерная школа ДВФУ. – Электрон. дан.
– Владивосток : Дальневост. федерал. ун-т, 2013. – 183 с. – 1 CD-ROM. – Систем.
требования: процессор с частотой 1,3 ГГц (Intel, AMD); оперативная память 512 МБ,
Windows (XP; Vista; 7 и т.п.); Acrobat Reader, Foxit Reader либо любой другой их аналог.
– ISBN 978-5-7444-3141-9.
78. Гаврилюк, Е. А. Применение индекса технического состояния в качестве комплексной
оценки систем автоматического управления газоперекачивающими агрегатами [Текст] /
Е.А. Гаврилюк // VI открытая научно-техническая конференция «Молодёжь + Наука =
Развитие нефтегазовой отрасли» : сборник тезисов, 23-27 марта 2015 г. / ООО «Газпром
добыча Астрахань». – Астрахань, 2015. – С. 131.
128
79. Гаврилюк, Е. А. Стратегия обслуживания и ремонта оборудования газотранспортной
системы на основе индекса технического состояния [Текст] / Е.А. Гаврилюк // Конкурс
инновационных проектов молодых работников ООО «Газпром трансгаз Нижний
Новгород» : сборник тезисов, 27-30 октября 2015 г. / ООО «Газпром трансгаз Нижний
Новгород». – Нижний Новгород, 2015. – С. 15–16.
80. Анцева, Н. В. Управление качеством технического обслуживания и ремонта
металлообрабатывающего оборудования с периодическим контролем состояния [Текст] /
Н. В. Анцева, Н. И. Пасько // Известия Тульского государственного университета.
Технические науки. – 2012. – № 1. – С. 440–449.
81. ПАО «Газпром» [Электронный ресурс] : официальный сайт. – Электрон. дан. – [Россия],
2018. – Режим доступа: http://www.gazprom.ru. – Дата обращения: 26.01.2018. – Загл. с
экрана.
82. Викторова, В. С. Анализ надежности систем сложной структуры на многоуровневых
моделях [Текст] / В. С. Викторова, А. С. Степанянц, Ю. М. Свердлик // Автоматика и
телемеханика. – 2010. – № 7. – С. 143–148.
83. Егоров, И. Ф. Анализ технического состояния парка ГПА с применением показателей
надёжности [Текст] / И. Ф. Егоров, В. Ф. Бандалетов, Е. М. Ногин // Седьмая
международная деловая встреча «Диагностика-97» : доклады и сообщения / ИРЦ
Газпром. – М., 1997. – Т. I. – С. 37–45.
84. Зарицкий, С. П. Об эффективности использования стационарный систем диагностики
ГПА [Текст] / С. П. Зарицкий, В. А. Усошин, Ю. С. Чарный, А. Г. Вертепов // Седьмая
международная деловая встреча «Диагностика-97» : доклады и сообщения / ИРЦ
Газпром. – М., 1997. – Т. III. – С. 15–18.
85. Аксенов, Д. Т. Снижение материало- и энергоёмкости в газовой промышленности
[Текст] : монография / Д. Т. Аксенов. – М. : Недра, 1992. – 306 с.
86. Политика ОАО «Газпром» в области управления техническим состоянием и
целостностью объектов транспортировки и хранения газа [Текст]. – М. : ОАО
«Газпром», 2011. – 6 с.
87. Концепция управления техническим состоянием и целостностью объектов ГТС ОАО
«Газпром» с учётом задач транспортировки газа [Текст]. – М. : ОАО «Газпром», 2011. –
122 с.
88. Нефедов, С. В. Система управления техническим состоянием и целостностью объектов
ГТС ПАО «Газпром» [Текст] / С. В. Нефедов [и др.] // Газовая промышленность. – 2017.
– № 3 (749). – С. 14–20.
129
89. ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» сегодня [Электронный ресурс] :
официальный сайт ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород». – Электрон. дан. –
[Россия], [201–]. – Режим доступа: http://n-novgorod-tr.gazprom.ru/about/today/. – Дата
обращения: 02.02.2018. – Загл. с экрана.
90. Лучкин, Н. А. Разработка информационной системы производственного управления
газотранспортного предприятия [Текст] / Н. А. Лучкин, А. Г. Янишевская // Вестник
Воронежского государственного технического университета. – 2010. – Т. 6. – № 4. – С.
154-156.
91. Амбарцумян, А. А. Анализ функциональности систем управления техническим
обслуживанием и ремонтом оборудования [Текст] / А. А. Амбарцумян, А. С. Хадеев //
Проблемы управления. – 2005. – № 6. – С. 2–12.
92. Gavrilyuk, E. A. Information Decision-Support System on the Basis of the Method of
Diagnostics and Control of the Technical State of Industrial Equipment [Electronic resource] /
E. A. Gavrilyuk, S. A. Mantserov, K. V. Ilichev, M. I. Turikov // Dinamics of Systems,
Mechanisms and Machines (Dinamics), 13-15 November 2018. / IEEE Xplore Digital Library.
– Electronic text data. – Omsk, 2018. – P. 1–7. – Mode of access:
https://ieeexplore.ieee.org/document/8601472. – Title from screen.
93. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017662285.
iIndex 1.0 [Текст] / Гаврилюк Е. А., Манцеров С. А., Ильичев К. В., Тюриков М. И. ;
правообладатель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Нижегородский государственный технический университет им.
Р. Е. Алексеева». – № 2017619139 ; заявл. 12.09.2017 ; опубл. 02.11.2017. – М. :
Роспатент, 2015.
94. Гаврилюк, Е. А. Нечёткая информационная система управления техническим
состоянием оборудования [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров, А. Ю. Панов //
Высокие технологии атомной отрасли. Молодежь в инновационном процессе : сборник
тезисов XII отраслевой научно-технической конференции молодых специалистов
госкорпорации «Росатом», 14-16 сентября 2017 г. – Нижний Новгород, 2017. – Ч. 1. – С.
47–49.
95. Гаврилюк, Е. А. Метод поддержки принятия решений при управлении
диагностированием, техническим обслуживанием и ремонтом оборудования на примере
систем контроля вибрации газоперекачивающих агрегатов / Е. А. Гаврилюк, А. О.
Маслов, А. Р. Пярин // Газовая промышленность. – 2018. – № S3 (773). – С. 114–125.
96. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения [Текст]. – Взамен
ГОСТ 20911–75 ; введ. 1991–01–01. – М. : Стандартинформ, 2009. – 11 с.
130
97. СТО Газпром 2-2.3-681-2012. Компрессорные станции. Газоперекачивающие агрегаты.
Порядок проведения технического обслуживания и ремонта [Текст]. – Введ. 2013–03–27.
– М. : ОАО «Газпром», 2014. – 545 с.
98. СТО Газпром 2-3.5-051-2006. Нормы технологического проектирования магистральных
газопроводов [Текст]. – Введ. 2006–07–03. – М. : ОАО «Газпром», 2006. – 204 с.
131
9 Список иллюстративного материала
1. Рис. 1.2.1 – Развитие концепций ТОиР
2. Рис. 1.2.2 – Результаты исследования зависимости интенсивности отказов от наработки
3. Рис. 1.2.3 – Упрощённый алгоритм концепции RCM
4. Рис. 1.3.1 – Схема постоянных состояний и событий объектов
5. Рис. 1.4.1 – Структура системы управления предприятием
6. Рис. 1.4.2 – Развития концепций управления производством
7. Рис. 1.5.1 – Уровни управления и соответствующие классы ИС
8. Рис. 1.6.1 – Примеры компании, использующие концепцию BSC
9. Рис. 1.6.2 – Структура СЦП ПАО «Газпром»
10. Рис. 1.6.3 – Схема стратегии
11. Рис. 1.7.1 – Сравнительный анализ качественного и количественного представления
информации
12. Рис. 1.10.1 – Функциональная модель управления техническим состоянием
оборудования (контекстная диаграмма)
13. Рис. 1.10.2 – Функциональная модель управления техническим состоянием
оборудования (диаграмма декомпозиции)
14. Рис. 1.10.3 – Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим
состоянием оборудования
15. Рис. 2.1.1 – График функции xi(t)
16. Рис. 2.1.2 – Графическое изображение ТС
17. Рис. 2.2.1 – Характеристическая функция для множества A
18. Рис. 2.3.1 – Функция принадлежности для параметра «Срок эксплуатации»
19. Рис. 2.3.2 – Функция принадлежности для параметра «Выходное напряжение»
20. Рис. 2.3.3 – Альтернативная функция принадлежности для параметра «Выходное
напряжение»
21. Рис. 2.3.4 – Функция принадлежности для параметра «Пульсации выходного
напряжения»
22. Рис. 2.3.5 – Функция принадлежности для параметра «Средняя наработка до отказа»
23. Рис. 2.4.1 – Структурно-параметрическая схема системы
24. Рис. 2.4.2 – Нечеткая модель надежности сложной системы
25. Рис. 2.5.1 – Графическое отображение примера системы
26. Рис. 2.5.2 – Графическое отображение примера системы
132
27. Рис. 2.5.3 – Нечеткая модель надежности сложной системы (модифицированная)
28. Рис. 3.1.1 – Схема поддержки принятия решений в задачах управления техническим
состоянием сложных систем
29. Рис. 3.1.2 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(контекстная диаграмма)
30. Рис. 3.1.3 – Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования
(диаграмма декомпозиции)
31. Рис. 3.2.1 – Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
техническим состоянием сложных систем
32. Рис. 3.2.1 – Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
техническим состоянием сложных систем (продолжение)
33. Рис. 3.3.1 – Классификация причин отказов
34. Рис. 3.3.2 – Графическое пояснение метода поддержки принятия решений при
прогнозировании технического состояния сложных систем
35. Рис. 3.3.3 – Графическое пояснение
36. Рис. 3.4.1 – Алгоритм оценки качества ТОиР
37. Рис. 3.4.2 – Графическое пояснение
38. Рис. 4.2.1 – Структура ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»
39. Рис. 4.2.2 – Состав документации по ТО КИПиА
40. Рис. 4.2.3 – Фрагмент структурной модели оборудования
41. Рис. 4.3.1 – Функциональные особенности разработанной информационной системы
42. Рис. 4.3.2 – Алгоритм добавления параметра элемента
43. Рис. 4.3.3 – Этапы внедрения ИС
44. Рис. 4.4.1 – ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе
филиалов
45. Рис. 4.4.2 – ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе филиалов ООО «Газпром
трансгаз Нижний Новгород»
46. Рис. 4.4.3 – ИТС САУ ГПА в разрезе типов
47. Рис. 4.4.4 – Диагностическая карта (уровень системы)
48. Рис. 4.4.5 – Диагностическая карта (уровень подсистемы)
49. Рис. 4.6.6 – Диагностическая карта (уровень элемента)
50. Рис. 4.4.7 – ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе групп оборудования
51. Рис. 4.4.8 – ИТС КИПиА в разрезе групп
52. Рис. 4.4.9 – Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим
состоянием оборудования в зависимости от ИТС
133
53. Рис. 4.5.1 – ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе
филиалов после года эксплуатации СППР
54. Рис. 4.5.2 – Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения отказов
оборудования
55. Рис. 4.5.3 – Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения
трудозатрат
134
10 Приложения
Приложение 1. Копии дипломов и сертификатов
Рис. П.1.1 – Диплом лауреата именной стипендии им. Р.Е. Алексеева
135
Рис. П.1.2 – Диплом участника VI Открытой научно-технической конференции молодых
специалистов и работников «Молодёжь + Наука = Развитие нефтегазовой отрасли»
136
Рис. П.1.3 – Диплом за III место в Конкурсе инновационных проектов молодых работников
ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»
137
Рис. П.1.4 – Сертификат участника программы European School of Management and Technology
138
Рис. П.1.5 – Сертификат участника международной стажировки
139
Рис. П.1.6 – Диплом I Всероссийской научно-технической конференции «Нечеткие системы и
мягкие вычисления. Промышленные применения»
140
Приложение 2. Копия свидетельства о государственной регистрации
программы для ЭВМ
Рис. П.2.1 – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
141
Приложение 3. Копии документов о внедрении результатов
диссертационной работы
Рис. П.3.1 – Акт о внедрении результатов диссертационной работы в научную работу
Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева
142
Рис. П.3.2 – Акт о внедрении результатов диссертационной работы в учебный процесс
Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева
143
Рис. П.3.3 – Акт о внедрении результатов диссертационной работы в ООО «Газпром трансгаз
Нижний Новгород»
