Статья 3121

Название статьи

Система принятия решений при управлении компьютерной техникой проектных групп на машиностроительном предприятии 

Авторы

Роман Александрович Учайкин, аспирант, Самарский государственный технический университет (Россия, г. Самара ул. Молодогвардейская, 244), E-mail: UchaykinRA@yandex.ru 

Индекс УДК

004.382:62-51 

DOI

10.21685/2072-3059-2021-1-3 

Аннотация

Актуальность и цели. Проблема эффективного использования большого количества компьютерного оборудования на крупных машиностроительных предприятиях ставит задачу создания системы принятия решений по распределению и обслуживанию средств вычислительной техники. Объектом исследования является комплекс средств вычислительной техники проектных групп предприятия. Предметом исследования являются системные модели проектных процессов, использующих компьютерное оборудование. Цель исследования – разработка концепции, структуры и моделей системы принятия решений по использованию компьютерной техники на предприятии.
Материалы и методы. Исследования выполнены с использованием методов оптимизации, имитационных моделей и метода анализа среды функционирования при оценке эффективности работы проектных групп.
Результаты. Разработана концепция и структурная схема системы принятия решений на основе трех моделей для оценки эффективности использования компьютерного оборудования. Представлена методика анализа функционирования проектных групп по комплексам ключевых параметров. Приведены результаты компьютерного моделирования и факторы, влияющие на эффективность процесса проектирования.
Выводы. Предложенная система принятия решений по распределению компьютерной техники в подразделениях машиностроительного предприятия обеспечивает снижение затрат на закупку новой техники, уменьшает время простоя компьютеров при техническом обслуживании, согласует вычислительные ресурсы с проектными задачами. 

Ключевые слова

системы принятия решений, вычислительная техника, имитационное моделирование, анализ среды функционирования, оценка эффективности 

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Дидрих В. Е., Дидрих И. В., Громов Ю. Ю., Ивановский М. А. Задача распределения ресурсов в сетевой информационной системе // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2016. Т. 22, № 4. С. 541–549.
2. Ауад М., Борщ В. В, Лазаренко А. В., Минин Ю. В. Оптимизационные задачи выбора и распределения ресурсов в информационных системах // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2014. № 1. С. 43–46.
3. Набатов К. А., Минин Ю. В., Иванова О. Г., Баранов А. В. К вопросу о моделировании процесса распределения ресурсов в информационных системах для объектов стратегического значения. Ч. 1. Постановка задачи // Вестник Воронежского института ФСИН России. 2012. № 2. С. 65–69.
4. Учайкин Р. А., Орлов С. П. Задача распределения средств вычислительной техники на машиностроительном предприятии // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер.: Технические науки. 2019. № 4. С. 84–98.
5. Democ V., Vyhnalikova Z., Alac P. Proposal for optimization of information system // Procedia Economics and Finance. 2015. № 34. P. 477–484.
6. Mosleh M., Ludlow P., Heydari B. Resource allocation through network architecture in systems of systems: A complex networks framework // Proceedings of the 2016 Annual IEEE Systems Conf. (SysCon) (Orlando, FL, USA). Orlando, 2016.
7. Mosleh M., Ludlow P. Distributed Resource Management in Systems of Systems: An Architecture Perspective // System Engineering. 2016. № 19. P. 362–374.
8. Orlov S. P., Uchaikin R. A, Burkovsky A. V. System models of organization the use of computer equipment for mechanical engineering production // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 862. P. 1–9.
9. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. 2nd edn. Boston : Springer Science + Business Media, 2007. 492 p.
10. Cooper W. W., Seiford L. M., Zhu J. Data Envelopment Analysis: History, Models, and Interpretations. Handbook on Data Envelopment Analysis. Boston : Springer, 2011. P. 1–39.
11. Antonova G. M., Tsvirkun A. D. Modern Ability of Optimization-Simulation Approach // IFAC Proceedings. 2008. Vol. 41 (2). P. 15811–15816.
12. Uchaikin R. A., Orlov S. P Optimization-simulation approach to the computational resource allocation in a mechanical engineering enterprise // Journal of Phys.: Conf. Ser. 2020. Vol. 1679. P. 1–6.
13. Волчихин В. И., Зинкин С. А., Карамышева Н. С. Организация функционирования облачно-сетевых распределенных вычислительных систем с архитектурой «агенты как сервисы» // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион.Технические науки. 2019. № 4. С. 27–50.
14. Зинкин С. А., Джафар Мустафа Садек, Карамышева Н. С. Концептуальные представления и модификации сетей Петри для приложений в области синтеза функциональной архитектуры распределенных вычислительных систем с переменной
структурой // Известия Юго-Западного государственного университета. 2018. Т. 22, № 6. С. 43–167.
15. Silva J. R., Del Foyo P. M. G. Timed Petri Nets // Manufacturing and Computer Science. Chapter 16. IntechOpen, 2012. P. 359–370.
16. Calvez S., Aygalinc P., Khansa W. P-time Petri Nets for manufacturing systems with staying time constraints // IFAC Proceedings Volumes. 1997. Vol. 30, iss. 6. P. 1487–1492. 

 

Дата создания: 04.02.2021 09:01
Дата обновления: 12.05.2021 15:13