Реализация сложных запросов в информационной системе поддержки принятия решений по подбору компонентов сложных технических систем

В. Е. Брекоткин, Е. С. Брекоткина, А. С. Павлов, С. В. Павлов

Аннотация


В статье рассматриваются методы автоматизации процессов подбора компонентов сложных технических систем (СТС) на основе информационной системы поддержки принятия решений. Предложен теоретико-множественный подход к формализации и обработке информации при работе с распределенными базами данных (РБД) поставщиков компонентов. Основная цель исследования — разработка методов реализации сложных запросов при подборе нескольких компонентов СТС с заданными характеристиками. В работе представлена методика построения РБД, содержащая всю необходимую информацию для эффективного подбора компонентов, а также алгоритмы поддержания базы в актуальном состоянии. Разработанные методы реализованы в виде информационной системы РОСДЕКС, которая имеет два варианта использования: как локальное программное обеспечение и как веб-сервис. Практическая апробация системы на IT-предприятиях Республики Башкортостан показала значительное повышение эффективности процесса подбора компонентов. Результаты внедрения системы демонстрируют сокращение времени подбора компонентов при одновременном уменьшении количества задействованных специалистов. Система позволяет автоматизировать процесс сравнения характеристик и цен компонентов от различных поставщиков, что существенно оптимизирует процесс принятия решений при выборе компонентов СТС.

Ключевые слова


Информационная система; сложные технические системы; подбор компонентов; поддержка принятия решений; сложный зарос; интеллектуальный анализ.

Полный текст:

PDF

Литература


Брекоткин В. Е., Брекоткина Е. С., Павлов А. С., Павлов С. В. Информационная технология подбора компонентов сложных технических систем на основе интеллектуального анализа их желаемых и фактических характеристик из распределенных баз данных // СИИТ. 2022. Т. 4, № 2 (9). С. 13-23. XGTHJD.

Брекоткин В. Е., Брекоткина Е. С., Павлов А. С., Павлов С. В. Классификация компонентов компьютерной инфраструктуры распределенной организации на основе интеллектуального анализа и структурирования их характеристик // International Journal of Open Information Technologies. 2022. Vol. 10. № 10. P. 101-110. RVACMO.

Брекоткин В. Е. Программа для анализа возможных характеристик компонентов сложных систем из распределенных баз данных: свид. гос. рег. программы для ЭВМ № 2022683278 / заявитель ООО «Атриум». Опубл. 02.12.2022. AAXZZC.

Брекоткин В. Е., Павлов С. В., Брекоткина Е. С., Павлов А. С. Информационная система поддержки принятия решений по подбору компонентов сложных технических систем с использованием интеллектуального анализа пространственных данных // ITIDS'2024: Тр. X Междунар. науч. конф. Уфа, 12–14 ноября 2024 г. Уфа: УУНиТ, 2024. С. 7-12. MPNPSQ.

Васильченко А. М., Мозолевский Д. И. Методы оптимизации запросов к базам данных для ускорения аналитики // Актуальные исследования. 2022. № 3 (82). DOI: 10.5281/zenodo.14759315.

Дубовский В. А., Кузнецов А. В. и др. Оптимизация характеристик сложного технического изделия на этапе проектирования // Журнал технических исследований. 2022. № 2. С. 3-11. ZMAOFT.

Павлов С. В., Брекоткин В. Е., Брекоткина Е. С., Павлов А. С. Формирование и использование базы общих данных для выбора компонентов вычислительной инфраструктуры с желаемыми характеристиками из баз данных различных поставщиков // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1 (16). С. 31-42. LZUTIC.




DOI: https://doi.org/10.54708/SIIT-2026-no3-p45

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2026 В. Е. Брекоткин, Е. С. Брекоткина, А. С. Павлов, С. В. Павлов