Development of an algorithm for the uniform distribution of maintenance of communications and automation equipment

Texto integral

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время решение задач, возложенных на органы внутренних дел, в том числе на Министерство внутренних дел Российской Федерации, требует применения технических средств связи и автоматизации (далее – ССиА). Их применение позволяет обеспечивать высокую эффективность управления имеющимися и приданными силами и средствами, осуществлять информационный обмен с другими федеральными органами государственной власти, предоставлять услуги гражданам в электронном виде. Для поддержания в работоспособном состоянии используемых ССиА, снижения вероятности появления отказов в подразделениях органов внутренних дел осуществляется комплекс операций и мероприятий технического обслуживания.

Основная цель технического обслуживания средств связи и автоматизации заключается в выявлении и устранении возможных неисправностей, а также в предотвращении преждевременного износа и потери характеристик оборудования. Техническое обслуживание направлено на постоянное поддержание параметров и технических характеристик средств связи и автоматизации в пределах установленных норм, указанных в нормативно-технической и эксплуатационной документации.

В соответствии с [1], в подразделениях органов внутренних дел составляются планы-графики проведения технического обслуживания ССиА с указанием месяца его проведения для каждого отдельного средства. При этом указывают один из видов технического обслуживания: ТО № 1 (ежеквартальное), ТО № 2 (полугодовое), ТО № 3 (годовое). Каждый последующий вид включает в себя предшествующий, т. е. в ТО № 3 входит ТО № 2, а также дополнительные технические операции.

При заполнении плана-графика могут возникать ситуации, связанные с неравномерным распределением мероприятий технического обслуживания по месяцам, что может приводить к невозможности его осуществления в требуемом объеме и качестве, кроме того, неравномерности нагрузки технических специалистов приводят в итоге к работе в «авральном» режиме. В свою очередь это может привести к увеличению отказов используемых ССиА, а следовательно, снижению эффективности решения поставленных перед МВД России задач [2].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Постановка задачи. Пусть i – номер экземпляра ССиА. Обозначим время технического обслуживания i-го экземпляра для k-го вида (k=1,2,3) в j-м месяце как t^k_i,j.

Общие трудозатраты на выполнение ТО всех экземпляров ССиА за год составляют сумму затрат по всем месяцам и устройствам

$T_{\text{Σ}}=\sum _{j=1}^{12}\sum _{k=1}^3\sum _{}_{i=1}^n{t}_{i,j}^k.$

Суммарное время технического обслуживания в j-м месяце – T_j определяется как:

$\begin{array}{c} T_j= \sum _{}_{k=1}^3\sum _{}_{i=1}^n{t}_{i,j}^k.\end{array}$

Таким образом, актуальной задачей становится выбор критерия для оценки равномерности распределения T_j в течение года и разработка алгоритма построения плана-графика проведения технического обслуживания для имеющихся в подразделении ОВД средств связи и автоматизации.

Равномерность распределения разумно оценивать по отношению к средней величине времени обслуживания, приходящейся на месяц:

$T_{ср}=\frac{1}{12}\sum _{}_{j=1}^{12}{T}_j=\frac{T_{\text{Σ}}}{12}.$ (1)

В качестве отклонения нельзя брать просто разность, поскольку в этом случае отрицательные отклонения будут компенсироваться положительными, и разброс в таком случае относительно среднего значения (1) не будет наглядно отражаться. В связи с этим предлагается использовать среднее абсолютное отклонение (ошибку), которое в литературе определяется как MAE (Mean Absolute Error). Для рассматриваемой задачи определим критерий распределения видов технического обслуживания по месяцам как

$K_{MAE}=\frac{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^{12}\left|T_j-T_{ср}\right|}}{12}\to min.$

Можно отметить, что для K_MAE = 0 необходимо, чтобы для всех j выполнялось условие T_j = T_ср.

Алгоритм обеспечения равномерного распределения видов ТО для ССиА на основе полного перебора проводится в соответствии с блок-схемой, представленной на рисунке 1.

 

Рисунок 1. Блок-схема алгоритма оптимизации технического обслуживания ССиА

 

Ввод исходных данных включает в себя регистрацию данных о продолжительности проведения технического обслуживания каждого вида для экземпляров ССиА. В целом определение времени технического обслуживания может представлять собой отдельную задачу, но следует отметить, что любой сотрудник при наличии опыта может указать определенное значение как экспертную оценку, соответствующую требуемой продолжительности.

Формирование перечня необходимых видов технического обслуживания предполагает создание списка, который содержит все виды технического обслуживания для каждого i-го экземпляра ССиА, такой что

$T_i=t_{i,j1}^1+t_{i,j2}^1+t_{i,j3}^2+t_{i,j4}^3;\text{j}1\ne j2\ne j3\ne j4.$

Фактически при формировании перечня необходимо придерживаться только одного правила: техническое обслуживание одного вида не должно производиться с техническим обслуживанием другого (или того же вида) в одном месяце, и размещаться они должны по одному в квартале.

Сформированный перечень позволяет осуществить расчёт средней величины времени обслуживания, приходящейся на месяц (1).

При распределении проведения ТО № 1, ТО № 2, ТО № 3 для каждого оборудования необходимо учитывать периодичность и время выполнения каждого типа технического обслуживания. Для первоначального распределения можно использовать любое случайное распределение видов ТО по месяцам, например, поместить все t^k_i,j в каждый первый месяц каждого квартала. Для первоначального распределения далее осуществляется расчёт K_MAE. После этого генерируется первый вариант плана-графика технического обслуживания (s=1), для которого осуществляется расчет нового значения среднего абсолютного отклонения.

Среднее абсолютное отклонение для нового генерируемого плана-графика технического обслуживания необходимо сравнить с первым значением. Если отклонение меньше заданного, текущее распределение считается оптимальным. Далее генерируется новый вариант (s+1), и процесс повторяется. Генерация нового варианта заключается в изменении месяца проведения конкретного вида ТО. В таблице 1 для наглядности приведены примеры трех вариантов размещения видов ТО по месяцам для трех экземпляров ССиА.

 

Таблица 1. Варианты планов-графиков технического обслуживания

Вариант

ССиА

Месяц

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

Экз. 1

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

Экз. 2

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

Экз. 3

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

2

Экз. 1

ТО № 1

ТО № 3

ТО № 1

ТО № 2

Экз. 2

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

Экз. 3

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

3

Экз. 1

ТО № 3

ТО № 1

ТО № 1

ТО № 2

Экз. 2

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

Экз. 3

ТО № 1

ТО № 2

ТО № 1

ТО № 3

 

По окончании рассмотрения всех вариантов распределения ТО (s>N) сохраненный в памяти вариант считается оптимальным, а его значение критерия K_MAE является наилучшим (минимальным). Данный оптимальный вариант выводится для дальнейшего ознакомления и утверждения руководителем подразделения.

Разработанный алгоритм был реализован в виде соответствующей программы для ЭВМ (см. рис. 2) в среде Delphi 12 Community Edition [4].

 

Рисунок 2. Интерфейс программы «Подготовка плана-графика технического обслуживания (полный перебор)»

 

Для проведения вычислительного эксперимента было выбрано оборудование ситуационного центра Воронежского института МВД России, определена продолжительность технического обслуживания для всех видов ТО (см. табл. 2).

 

Таблица 2. Продолжительность технического обслуживания оборудования ситуационного центра

№ п/п	Наименование средств связи и автоматизации	Продолжительность, мин.
		ТО № 1	ТО № 2	ТО № 3
1	2	3	4	5
1.	Коммутатор Kramer VS-401YC	5	25	50
2.	Коммутатор Kramer VP-61xl	25	50	100
3.	Коммутатор VGA 2x2 Kramer VP-2x2	50	75	100
4.	Передатчик HDMI по витой паре Kramer PT-571	20	40	50
5.	Приемник сигнала HDMI по витой паре Kramer PT-572	15	30	50
6.	Аналоговый микшер BEHRINGER SX 2442FX	5	25	50
7.	Polycom RMX 1000	25	50	100

 

В ходе расчета определено, что T_Σ = 1085 мин., T_ср ≈ 90,4 мин.

Первый план распределения ТО по месяцам позволил определить начальное значение критерия K_MAE ≈ 120 мин. Для наглядности графическое представление затрат времени на осуществление технического обслуживания по месяцам представлено на рис. 3.

 

Рисунок 3. График продолжительности ТО по месяцам

 

В ходе работы алгоритма на ПЭВМ (процессор Intel Core i3-3240 CPU 3.40GHz, оперативная память 4 ГБ, ОС Windows 10 Pro 22H2) рассчитанное значение критерия составило K_MAE ≈ 5,49 мин. Графическое представление затрат времени на осуществление технического обслуживания по месяцам для наилучшего значения целевой функции отображено на рис. 4.

 

Рисунок 4. График продолжительности ТО по месяцам после оптимизации

 

В ходе реализации нового плана-графика технического обслуживания было достигнуто значительное снижение среднего отклонения по сравнению с исходным значением, что означает, что текущее распределение технического обслуживания стало более равномерным.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Необходимо отметить, что, несмотря на кажущийся незначительный эффект снижения K_MAE (всего 120-5=115 минут), тем не менее в практических подразделениях ОВД число технических средств, требующих технического обслуживания, может достигать нескольких сотен экземпляров, и в этом случае эффект, конечно же, может быть более значимым. Также необходимо отметить, что степенной рост объема вычислений при увеличении числа экземпляров ССиА не позволит за приемлемое время осуществлять поиск оптимального распределения видов ТО по месяцам, для этого требуется разработка менее затратных алгоритмов, в том числе эвристических.

Разработанный алгоритм оптимизации распределения видов технического обслуживания позволяет решить задачу «в лоб» и вполне применим при незначительном числе средств связи и автоматизации, используемых в подразделениях органов внутренних дел. Исходные данные для отдельных экземпляров ССиА нормативно закреплены в документах МВД России, устанавливающих продолжительность технического обслуживания, однако с учетом изменения техники, её совершенствования и усложнения их применение вызывает некоторые затруднения, в связи с чем возможно привлечение экспертов для их оценки или проведение экспериментов для получения более точных адекватных значений.

Sobre autores

Oleg Pyankov

Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia

Email: ovpyankov@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor, Deputy Head of the Chair of Information and Communication Systems and Technologies

Rússia, Voronezh

Angelina Pahomova

Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia

Autor responsável pela correspondência
Email: angel.pahomova@mail.ru

Engineer of the Chair of Information and Communication Systems and Technologies

Rússia, Voronezh

Bibliografia

Arquivos suplementares