Система підтримки прийняття рішень для технічного обслуговування та ремонту обладнання на підприємстві
Автор: Цунівський Андрій Володимирович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Активне впровадження цифрових технологій у виробництво приводить до постійного зростання масивів даних про технічний стан обладнання, режими його роботи та витрати на утримання. Попри це, значна частина рішень у сфері технічного обслуговування і ремонту (ТОіР) все ще базується на фіксованих календарних графіках і суб’єктивному досвіді фахівців. Міжнародні дослідження показують переваги стан-орієнтованих та прогнозних стратегій обслуговування, які використовують діагностику та прогнозування відмов [1–3], але їх практична реалізація потребує спеціалізованих інформаційних рішень, здатних поєднувати телеметрію, історичні записи та експертні знання [4]. У роботі обґрунтовано доцільність створення системи, що допомагає інженерам і керівникам ухвалювати рішення щодо ТОіР на промисловому підприємстві та дозволяє перейти від суто регламентного підходу до планування з урахуванням стану та ризиків. На основі системного аналізу побудовано дерево цілей: узагальнена мета полягає в забезпеченні надійної й економічно виправданої експлуатації обладнання, а підцілями є зменшення аварійних простоїв, оптимізація витрат, підвищення прозорості процесів та підтримка стратегічного планування. Проаналізовано рольові групи користувачів (інженери, майстри, служба експлуатації, менеджмент) та їхні інформаційні потреби у процесах планування, виконання і контролю робіт. Запропоновано архітектуру спеціалізованої системи для підтримки рішень у домені ТОіР, яку розглянуто як надбудову над наявними CMMS/ERP-платформами та SCADA/IoT-інфраструктурою. На концептуальному рівні виділено три основні шари: збір даних (телеметрія, історія ремонтів, економічні показники), аналітика (оцінювання технічного стану, виявлення аномалій, прогнозування імовірності відмов і залишкового ресурсу) та контур формування рішень (пріоритизація заявок і планів втручань з урахуванням ризику, вартості, тривалості простою й обмежень ресурсів). Структуру та поведінку системи формалізовано за допомогою набору UML-моделей: діаграм прецедентів, класових і послідовних діаграм, діаграм станів і діяльності, а також діаграми розгортання, які разом описують життєвий цикл події «відхилення у стані обладнання». Методична основа рішення поєднує онтологічне представлення домену, базу правил для типових сценаріїв обслуговування та механізми багатокритеріального вибору. Під час обробки конкретної ситуації система оцінює можливі дії (проведення профілактики, перенесення ремонту, переведення агрегата в резерв, модернізація тощо) з урахуванням сукупності технічних і економічних показників і пропонує користувачам упорядкований перелік варіантів. Для кожної рекомендації зберігається пояснення ключових факторів, що вплинули на її рейтинг, що підвищує прозорість та довіру з боку персоналу. Економічна частина містить порівняння розробленої системи з типовим програмним продуктом для управління обслуговуванням. На основі сценарного моделювання для виробничої дільниці з кількома десятками та понад сотнею одиниць обладнання показано, що зменшення непланових простоїв, скорочення термінових ремонтів, оптимізація складу запасних частин і усунення зайвих регламентних робіт дають відчутний фінансовий результат. Розраховано, що очікуваний річний економічний ефект становить орієнтовно 2,1 млн грн за капітальних витрат на розроблення й впровадження близько 3,53 млн грн і середніх щорічних експлуатаційних витрат на рівні 0,54 млн грн; це відповідає строку окупності близько 2,2 року. Отримані результати свідчать про доцільність впровадження досліджуваної системи як інструмента підвищення надійності й ефективності використання виробничих активів. Об’єкт дослідження – процеси планування, організації та контролю технічного обслуговування і ремонту виробничого обладнання на промисловому підприємстві. Предмет дослідження – підходи та інструменти побудови систем, що підтримують прийняття рішень у сфері ТОіР, інтегруючи аналіз стану, прогнозування відмов, знання предметної області та багатокритеріальну оптимізацію планів втручань. Мета дослідження – розробити й обґрунтувати архітектуру інформаційної системи, яка, спираючись на телеметричні, історичні та довідкові дані, формує прозорі й економічно виважені рекомендації щодо дій з технічного обслуговування та ремонту обладнання. Результати дослідження – побудовано узгоджену UML-модель домену ТОіР, запропоновано архітектуру веб-орієнтованої системи «DSS TOiP» і створено її прототип, що демонструє потенціал зменшення витрат на аварійні ремонти та підвищення керованості технічним станом обладнання. Ключові слова – система підтримки рішень для ТОіР; технічне обслуговування і ремонт; виробничі активи; predictive maintenance; ризик-орієнтоване планування; економічна ефективність. Перелік використаних літературних джерел 1. Jardine, A. K. S., Lin, D., & Banjevic, D. (2006). A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mechanical Systems and Signal Processing, 20(7), 1483–1510. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2005.09.012 2. Mobley, R. K. (2002). An Introduction to Predictive Maintenance (2nd ed.). Butterworth-Heinemann. https://doi.org/10.1016/B978-075067531-4/50006-3 3. Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H.-A. (2015). A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001 4. Ni, J., & Jin, X. (2012). Decision support systems for effective maintenance operations. CIRP Annals – Manufacturing Technology, 61(1), 411–414. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2012.03.065