Вопросы радиоэлектроники. 2021; : 28-33
Особенности формирования и совершенствования структуры информационно-мониторинговых сетей
https://doi.org/10.21778/2218-5453-2021-4-28-33Аннотация
Информационно-мониторинговая сеть данных о ходе эксплуатации и поддержания технической готовности изделий наукоемкого приборостроения обеспечивает информационно-телекоммуникационную и логистическую поддержку функций формирования, слияния и хранения данных о ходе применения и поддержания эксплуатационных характеристик указанных изделий. К таким данным относятся сведения о реализации ремонтных работ, мероприятий техобслуживания, авторского надзора, а также об особенностях эксплуатации и специфических событиях (аварии, отказы, сбои и пр.) при работе изделий наукоемкого приборостроения. Также одной из целей создания таких сетей является поддержание связи между поставщиками и конечными эксплуатантами, которая выражается в удаленной информационной поддержке реализаций нетипичных ремонтов, экспертирования отказов изделий, подпроцессов подготовки персонала к их эксплуатации. В статье сформулированы особенности формирования и совершенствования информационно-мониторинговых сетей с учетом специфики изделий наукоемкого приборостроения, для сопровождения жизненного цикла которых создаются сети.
Список литературы
1. Шатохин А. В., Новопольцев А. С., Селезнев И. А., Ивакин Я. А. Проактивный подход к созданию корпоративных информационных систем предприятий морского приборостроения // Морское оборудование и технологии. 2021. № 1(24).
2. Пантелей Е., Гусев Н. А., Вощук Г. Ю., Желонкин А. В. Мониторинг и удаленная диагностика приборов и изделий отечественного приборостроения // Труды XX Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара: ОФОРТ, 2018. С. 548–553.
3. Горский Ю. М. и др. Гомеостатика живых, технических, социальных и экологических систем. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1993. 212 с.
4. Горский Ю. М. Системно-информационный анализ процессов управления. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1990. 128 с.
5. Ntop [Электронный ресурс]. URL: https://www.ntop.org (дата обращения: 15.10.2020).
6. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / 2-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
7. Goodfellow I., Bengia Y., Courville A. Deep learning. London, Cambridge: MIT Press, 2016.
8. Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/455353/ (дата обращения: 17.08.2020).
Issues of radio electronics. 2021; : 28-33
Features of formation and improvement of the structure of information and monitoring networks. Issues of radio electronics
https://doi.org/10.21778/2218-5453-2021-4-28-33Abstract
Annotation. The purpose of forming an information-monitoring network of data on the operation progress and maintaining the technical readiness of high-tech instrument-making products is information-telecommunication and logistic support for the functions of forming, merging and storing data on the course of application for the intended purpose and maintaining the operational characteristics of these products. Such data include information about the implementation of repair work, the relevant maintenance measures, field supervision, as well as about the features of operation and specific events during the operation of these products (accidents, failures, failures, etc.). Also, one of the goals of creating such networks is to maintain «feedback» between suppliers and end operators, which is expressed in remote information support by the competencies of the implementation of atypical repairs, expert evaluation of product failures in science-intensive instrumentation, subprocesses of training operating personnel to work on products. The article formulates the features of the formation and improvement of information monitoring networks, taking into account the specifics of high-tech instrument-making products, to support the life cycle of which networks are created.
References
1. Shatokhin A. V., Novopol'tsev A. S., Seleznev I. A., Ivakin Ya. A. Proaktivnyi podkhod k sozdaniyu korporativnykh informatsionnykh sistem predpriyatii morskogo priborostroeniya // Morskoe oborudovanie i tekhnologii. 2021. № 1(24).
2. Pantelei E., Gusev N. A., Voshchuk G. Yu., Zhelonkin A. V. Monitoring i udalennaya diagnostika priborov i izdelii otechestvennogo priborostroeniya // Trudy XX Mezhdunarodnoi konferentsii «Problemy upravleniya i modelirovaniya v slozhnykh sistemakh». Samara: OFORT, 2018. S. 548–553.
3. Gorskii Yu. M. i dr. Gomeostatika zhivykh, tekhnicheskikh, sotsial'nykh i ekologicheskikh sistem. Novosibirsk: Nauka. Sib. otd-e, 1993. 212 s.
4. Gorskii Yu. M. Sistemno-informatsionnyi analiz protsessov upravleniya. Novosibirsk: Nauka. Sib. otd-e, 1990. 128 s.
5. Ntop [Elektronnyi resurs]. URL: https://www.ntop.org (data obrashcheniya: 15.10.2020).
6. Khaikin S. Neironnye seti: polnyi kurs / 2-e izd. M.: Vil'yams, 2006. 1104 s.
7. Goodfellow I., Bengia Y., Courville A. Deep learning. London, Cambridge: MIT Press, 2016.
8. Apparatnoe uskorenie glubokikh neirosetei: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP i drugie bukvy [Elektronnyi resurs]. URL: https://habr.com/ru/post/455353/ (data obrashcheniya: 17.08.2020).
