МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

ШИМОХИН А В

УДК 656.09

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Опубликовано в ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА · Том 50, Номер 2 · Страницы 153–160 · Рубрика: ПРОЦЕССЫ И МАШИНЫ АГРОИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ

EDN: YYOPXG

Получено: 06.06.2023 Одобрено: 15.06.2023 Опубликовано: 25.06.2023

Авторы

ШИ

ШИМОХИН А В

ШИ

ШИМОХИН А В

Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена исследованию применения инструментов индустрии 4.0 в задачах технического сервиса. Показано преимущество применения нейронных сетей. По сравнению с линейными методами, нейронная сеть способна эффективно создавать нелинейные зависимости и более точно описывать наборы данных. В классических методах статистики распространен байесовский классификатор, который строит квадратичную разделяющую поверхность, нейронная сеть способна строить поверхность более высокого порядка. Кроме того, нейронная сеть обучается на всей выборке данных, не фрагментируя ее, что повышает адекватность настройки сети. Таким образом, в рамках классического подхода не удается получить существенного улучшения качества управления техническим сервисом. Совершенствование методики управления техническим сервисом, применение и адаптация инструментальных средств нейросетевого моделирования актуальны. В статье предложено два варианта применения нейронных сетей. Первый заключается в применении нейросетевой технологии для прогнозирования технического состояния. Второй - в применении нейросетевой технологии для прогнозирования потребности техники в определенный промежуток времени. Предложена методика распределения сроков выполнения ремонтов, которая должна повысить эффективность предприятия за счет назначения оптимальных сроков.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

технический сервис, транспорт, ремонт, нейронные сети

1. Ахтулов А.Л., Ахтулова Л.Н., Шимохин А.В. Разработка на основе концепции всеобщего ухода за оборудованием системы ремонта и технического обслуживания // Управление качеством: Избранные научные труды четырнадцатой Международной научно-практической конференции: сб. материалов Междунар. науч.-прак. конф. Москва: Изд-во МАТИ, 2015. С. 67-72. EDN: https://elibrary.ru/UJKPKZ

2. Shimohin A.V., Redreev G.V., Pomogaev V.M. Management of Repair Service Structure of Industrial Enterprise When Transferring Repair Equipment for Outsourcing. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: X International Scientific and Practical Conference - Innovative Technologies in Engineering. Yurga. 2019. EDN: https://elibrary.ru/XKMLHQ

3. Помогаев В.М., Редреев Г.В. Информационное обеспечение в системе технического обслуживания и ремонта мобильных машин в сельском хозяйстве // Вестник Омгау. 2022. № 2(46). С. 145-152. EDN: https://elibrary.ru/IPRTCH

4. Веденеева А. В., Касаткина Э.Ф. Модель поиска неисправностей при организации ремонта по фактическому // Экономическая наука сегодня: теория и практика: сб. материалов Междунар. науч.-прак. конф. Чебоксары: ЧГУ им. И.Н. Ульянова, 2018. С. 98-101. EDN: https://elibrary.ru/XUNUMP

5. Нефедов В.В. Краткосрочное прогнозирование пассажиропотоков на основе статистических данных // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2013. № 6(175). С. 95-99. EDN: https://elibrary.ru/RPTAGR

6. Рогачев А.Ф., Коротков А.А., Дьякова Н.В. Прогнозирование урожайности зерновых культур с применением искусственных нейронных сетей // Использование инновационных технологий для решения проблем АПК в современных условиях: сб. материалов Междунар. науч.-прак. конф. посвященной 65-летию образования Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии. Волгоград. 2009. С. 254-259. EDN: https://elibrary.ru/XDAQCF

7. Ушкаренко В.А., Лиховид П.В. Нейронные сети в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур на основании результатов многофакторных опытов на примере кукурузы сахарной // Успехи современной науки и образования. 2017. № 1. С. 174-176. EDN: https://elibrary.ru/XSDBQD

8. Каракулов И.В. Классификация технического состояния водонасосного оборудования при помощи сверточных нейронных сетей // Прикладная математика и вопросы управления. 2022. № 2. С. 37-53. DOI:https://doi.org/10.15593/2499-9873/2022.2.02 EDN: https://elibrary.ru/LIOBNY

9. Шимохин А.В. Применение нейросетевого моделирования для принятия решения о передаче бизнес-процесса на аутсорсинг // Фундаментальные исследования. 2019. № 5. С. 160-166. EDN: https://elibrary.ru/BKXACX

10. Шимохин А.В. Методы отбора видов ремонта промышленного оборудования, выделяемых на аутсорсинг // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. 2016. № 2(48). С. 184-189. EDN: https://elibrary.ru/VTNXSP

11. Кацуба Ю.Н., Григорьева Л.В. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования технического состояния изделий // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 3-2(45). С. 19-21.https://doi.org/10.18454/IRJ.2016. 45.008. DOI:https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.45.008 EDN: https://elibrary.ru/VOWXAJ

ГОСТ

ШИМОХИН А. В. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА. 2023. №. 2. С. 153-160. URL: https://vestnik.omgau.ru/ru/nauka/publications/article/6a9c167c32807fdbab875ff7/metodika-opredeleniya-optimal-nyh-srokov-remonta-transporta-s-ispol-zovaniem-tehnologii-neyronnyh-setey/view. EDN: YYOPXG. (дата обращения: 05.10.2026).

MLA

ШИМОХИН А В. "МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ." ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА 50.2 (2023): 153-160. URL: https://vestnik.omgau.ru/ru/nauka/publications/article/6a9c167c32807fdbab875ff7/metodika-opredeleniya-optimal-nyh-srokov-remonta-transporta-s-ispol-zovaniem-tehnologii-neyronnyh-setey/view. EDN: YYOPXG.

APA

ШИМОХИН А. В. (2023). МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА, 50(2), 153-160. URL: https://vestnik.omgau.ru/ru/nauka/publications/article/6a9c167c32807fdbab875ff7/metodika-opredeleniya-optimal-nyh-srokov-remonta-transporta-s-ispol-zovaniem-tehnologii-neyronnyh-setey/view EDN: YYOPXG.

Chicago

ШИМОХИН А В. "МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ." ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА 50, no. 2 (2023): 153-160. URL: https://vestnik.omgau.ru/ru/nauka/publications/article/6a9c167c32807fdbab875ff7/metodika-opredeleniya-optimal-nyh-srokov-remonta-transporta-s-ispol-zovaniem-tehnologii-neyronnyh-setey/view. EDN: YYOPXG.

WIKI

{{cite journal | author = ШИМОХИН А. В. | title = МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ | journal = ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА | year = 2023 | volume = 50 | issue = 2 | pages = 153-160 | url = https://vestnik.omgau.ru/ru/nauka/publications/article/6a9c167c32807fdbab875ff7/metodika-opredeleniya-optimal-nyh-srokov-remonta-transporta-s-ispol-zovaniem-tehnologii-neyronnyh-setey/view }} EDN: YYOPXG

Скопировать

Экспорт: BibTeX EndNote RefMan RusMARC

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СРОКОВ РЕМОНТА ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Подтверждение