Надійність виробничих процесів це один з критеріїв розробки механічних виробництв. Зупинки виробництва можуть бути зумовлені відказами обладнання, що призводить до значних збитків та необхідності дорогих ремонтних робіт. Специфіка механічних виробництв (МВ) робить актуальним попередження аварійних ситуацій, здатних спричинити екологічні катастрофи та людські втрати. Підходи сьогодення орієнтовані на окремі фази життєвого циклу і не враховують взаємний вплив завдань різних етапів та ролі людського фактору [1].

Метою роботи є розробка методології з прогнозування та забезпечення надійності функціонування процесів та апаратів МВ, що забезпечують сумісність етапів життєвого циклу і сприяють зниженню впливу людського фактору на надійність виробництва.

Визначено чотири ключові напрями дослідження. По-перше, сформовано інформаційно-аналітичний регламент МВ відповідно до CALS-технологій – єдиної бази даних стану обладнання та типових несправностей з залишковим ресурсом[2]. По-друге, розраховано та перевіряється оптимальний календарний план попереджувальних ремонтів (ППР) в умовах обмеженої чисельності ремонтного персоналу на основі математичної моделі та алгоритму мінімізації простоїв [3]. По-третє розглядається комплекс математичних моделей діагностування ризиків відмов вузлів та визначення оптимального типу й строків ремонту. По-четверте, автоматизована інформаційна система (АІС) безперервної підготовки інженерів на базі віртуальної моделі обладнання із застосуванням штучного інтелекту та технологій багатокористувацького доступу [4].

Реалізація зазначених напрямів дозволить сформувати методологію, що поєднає технічні, організаційні та кадрові аспекти виробництва, забезпечить інтеграцію інформаційних потоків та оптимізацію прийняття рішень на всіх етапах життєвого циклу технічних систем МВ.

Літертура:

1. А.В. Невзоров, О. В. Скляренко, Я.О Колодінська, Р. О. Яровий, 2023, Том 6. – № 1 (2023): Прикладні питання математичного моделювання, «Особливості аналітичного забезпечення експлуатації інформаційних систем та обладнання в сучасних умовах».

2. S. Polozhaenko, A. Prokofiev. Scientific notes of Taurida National V.I. Vernadsky University. Series: Technical Sciences. 2024. «Моделі визначення надійності динамічних систем, функціонування яких характеризується режимом профілактики».

3. Сушко О. В., Колодій О. С., Пеньов О. В. «Індивідуальне прогнозування технічного стану машин та розробка методу визначення умовної функції розподілу їх залишкового ресурсу». Техніка та енергетика, 2019.

4. Пащенко, О. А., Расцвєтаєв, В. О., Яворська, В. В., Шумов, А. С., & Зибалов, Д. С. (2026). Розробка систем прогнозного технічного обслуговування бурового обладнання на основі штучного інтелекту. Технічна інженерія, 2(96). –С. 313–321.