Разработка алгоритма комплексирования базовых массивов информационной модели машиностроительного предприятия

Актуальность данной работы связана с расширяющимся применением информационных систем и моделей, позволяющих отслеживать динамику ключевых показателей функционирования предприятий и принимать соответствующие организационно-управленческие решения. При работе с информационными моделями предприятий необходимо обращение к массивам данных, что может повлечь проблемы с временем на анализ данных и обработку запросов. При рассмотрении этой задачи важно учитывать размеры и структуру базовых информационных массивов, хранящих основные данные предприятия. В связи с этим, в данной работе рассматривается целесообразность объединения массивов, отражающих состояние объектов определенных цехов машиностроительного предприятия. Показано, что выигрыш от такой операции возможен за счет уменьшения времени операций с массивом. Предложена задача для нахождения оптимальной структуры состава полученных базовых массивов, характеризующихся оптимальным временем актуализации. Для решения данной задачи предлагается алгоритм для объединения основных массивов. Проводится анализ целесообразности процесса объединения, в результате которого определены условия, при которых такое объединение целесообразно. Для алгоритма предложено использование метода «ветвей и границ». Предложенный алгоритм позволяет принять оптимальное решение по выбору состава базовых массивов и позволяет объединять базовые массивы данных информационной модели предприятия, обеспечивая сокращение суммарного времени обращения к данным.

1. Kim K., Teizer J. Automatic design and planning of scaffolding systems using building information modeling. Advanced Engineering Informatics. 2014;28(1):66–80. https://doi.org/10.1016/j.aei.2013.12.002

2. Уваров B.C. Управляем предприятием, опираясь на его информационную модель информационные модели, применяемые для управления предприятием. Российское предпринимательство. 2009;(8-2):52–58.

3. Александров И.А., Шептунов С.А., Муранов А.Н. Моделирование и организация технологической среды машиностроительных предприятий. Москва: Янус-К; 2023. 128 с.

4. Succar B. Building information modelling framework: A research and delivery foundation for industry stakeholders. Automation in Construction. 2009;18(3):357–375. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.10.003

5. Ghaderi A., Jabalameli M.S. Modeling the budget-constrained dynamic uncapacitated facility location–network design problem and solving it via two efficient heuristics: A case study of health care. Mathematical and Computer Modelling. 2013;57(3 4):382–400. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2012.06.017

6. Гайсарова А.А., Штофер Г.А. Проблемы разработки модели информационной системы на современном предприятии. Экономика строительства и природопользования. 2020;(2):34–39. https://doi.org/10.37279/2519-4453-2020-2-34-39

7. Sha E.H.-M., Chen X., Zhuge Q., Shi L., Jiang W. A New Design of In-Memory File System Based on File Virtual Address Framework. IEEE Transactions on Computers. 2016;65(10):2959–2972. https://doi.org/10.1109/tc.2016.2516019

8. David T., Guerraoui R., Trigonakis V. Asynchronized Concurrency: The Secret to Scaling Concurrent Search Data Structures. ACM SIGARCH Computer Architecture News. 2015;43(1):631–644. https://doi.org/10.1145/2786763.2694359

9. Pinaud B.A., Benck J.D., Seitz L.C., Forman A.J., Chen Z., Deutsch T.G. et al. Technical and economic feasibility of centralized facilities for solar hydrogen production via photocatalysis and photoelectrochemistry. Energy & Environmental Science. 2013;6(7):1983–2002. https://doi.org/10.1039/c3ee40831k

10. Aguilar-Savén R.S. Business process modelling: Review and framework. International Journal of Production Economics. 2004;90(2):129–149. https://doi.org/10.1016/s0925-5273(03)00102-6

11. Eppinger S.D., Whitney D.E., Smith R.P., Gebala D.A. A model-based method for organizing tasks in product development. Research in Engineering Design. 1994;6(1):1–13. https://doi.org/10.1007/bf01588087

12. Morrison D.R., Jacobson S.H., Sauppe J.J., Sewell E.C. Branch-and-bound algorithms: A survey of recent advances in searching, branching, and pruning. Discrete Optimization. 2016;19:79–102. https://doi.org/10.1016/j.disopt.2016.01.005

13. Przybylski A., Gandibleux X. Multi-objective branch and bound. European Journal of Operational Research. 2017;260(3):856–872. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.01.032

14. Alexandrov I.A., Kirichek A.V., Kuklin V.Zh. et al. Developing the Concept of Methodological Support for Designing and Assessing the Efficiency of Information Protection Systems of Standard Information Systems Considering Their Vulnerabilities. Journal of Computer Science. 2023;19(11):1305–1317. https://doi.org/10.3844/jcssp.2023.1305.1317