moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.24.1.027 578 МНОГОУРОВНЕВАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В РЕСУРСООБЕСПЕЧИВАЮЩИХ СИСТЕМАХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРОИЗВОДСТВ MULTILEVEL ARCHITECTURE OF AN INTELLECTUAL MANAGEMENT DECISIONS SUPPORT SYSTEM IN RESOURCES SUPPLY SYSTEMS OF INDUSTRIAL PRODUCTION Соколов Александр Александрович Sokolov Alexander Alexandrovich alexander.sokolov.it@gmail.com aff-1 Тюков Антон Павлович Tyukov Anton Pavlovich anton.tyukov@gmail.com aff-2 Щербаков Максим Владимирович Shcherbakov Maksim Vladimirovich maxim.shcherbakov@gmail.com aff-3 Яновский Тимур Александрович Yanovskiy Timur Aleksandrovich janovsky@yandex.ru aff-4 ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» Volgograd State Technical University ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» Volgograd State Technical University ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» Volgograd State Technical University ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет» Volgograd State Technical University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.24.1.027 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В данной статье рассматривается проблема обеспечения информацией об объемах потребления и о процессах распределения энергоресурсов на промышленном машиностроительном предприятии лиц, принимающих решения об объемах закупок энергоресурсов и ведущих учёт их потребления. Целью данного обеспечения является повышение точности планирования будущих расходов энергоресурсов и поддержка принятия решений при оценке окупаемости внедряемых энергоэффективных технологий для минимизации объемов потребления энергоресурсов. Данная проблема решается за счёт использования комплексного решения. Представлена архитектура данного решения, которая включает в себя: (1) модель распределения энергоресурсов на предприятии, (2) метод синтеза топологии сети сбора и передачи данных для оперативной реализации процесса сбора данных с целью дополнения модели недостающими данными, (3) метода оценки качества данных на основе деревьев решений, а также (4) метода поддержки принятия решений при выборе нового оборудования для внедрения, позволяющего снизить затраты энергоресурсов. Прототип предлагаемого решения, реализующего предложенную архитектуру, апробирован на Волгоградском метизном заводе и на других предприятиях.

This article discusses the problem of providing information about energy resources consumption and distribution at an industrial machine-building plant for decision makers on energy resources procurement that keep records of energy resources consumption. The purpose of the providing is to improve the accuracy of energy resources costs planning and decision-making support in energy efficient technologies choice to minimize energy consumption. This problem is solved by using an integrated solution. The architecture of this solution is presented. It includes: (1) an energy distribution model; (2) a method of synthesis the data collection network topology for fast implementation of the data collection process to supplement the model with missing data; (3) a data quality assessment method based on decision trees; (4) a method of decision-making support in choice of new equipment to reduce energy resources consumption. The prototype of the proposed solution that implements the proposed architecture was tested at the Volgograd hardware plant and other enterprises.

 архитектура системы энергетического менеджмента поддержка принятия решений энергетический менеджмент энергоэффективность промышленность сбор данных architecture of energy management system decision support energy management energy efficiency industry data collection Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Троицкий-Марков Т.Е., Сенновский Д.В. Принципы построения системы мониторинга энергоэффективности. Мониторинг. Наука и безопасность. 2011. Т. 4. С. 34-39. C. Chen, M. Lin and C. Liu, «Edge Computing Gateway of the Industrial Internet of Things Using Multiple Collaborative Microcontrollers», in IEEE Network, vol. 32, no. 1, pp. 24-32, Jan.-Feb. 2018. doi: 10.1109/MNET.2018.1700146 Thomas F. Edgar, Efstratios N. Pistikopoulos, «Smart manufacturing and energy systems», Computers & Chemical Engineering, vol. 114, 2018, pp. 130-144, doi: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.10.027. Пальгов В.Е., «Современные тенденции развития систем автоматического управления и телеметрии в газовой промышленности», ВЕСТНИК ГАЗПРОММАША/под общей редакцией Б.К. Ковалёва/: статьи, доклады, сообщения. Ежегодное научно-техническое издание. Выпуск 4. Саратов, 2010. C. 52-57. Кычкин А.В. Модель синтеза структуры автоматизированной системы сбора и обработки данных на базе беспроводных датчиков // Автоматизация и современные технологии. - 2009. - №1. - С.15-20 Белоусов Р.А. Масштабная автоматизированная система учета тепловой энергии с использованием технологии передачи данных по GSM/GPRS каналу / Р.А. Белоусов, И.А. Бузиков, Е.М. Фискин, М.М. Фискина // Беспроводные технологии: №1, 2009. - СПб: - С. 42-44. Кычкин А.В. Долгосрочный энергомониторинг на базе программной платформы OpenJEVis // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. - 2014. - № 1 (9). - С. 5-15. Обзор решений, используемых в коммерческих системах учета энергоресурсов для передачи данных в гетерогенных системах связи / И.Ю. Поляков, А.Н. Клименко, Ю.О. Мякочин и др. // Доклады ТУСУРа. – 2017. – Т. 20, № 3. – С. 181–185.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.