moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.25.2.025 619 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ МОДЕРНИЗАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ SOFTWARE FOR TECHNICAL SYSTEMS MODERNIZATION SUPPORT Кизим Алексей Владимирович Kizim Aleksey Vladimirovich kizim@mail.ru aff-1 Матохина Анна Владимировна Matokhina Anna Vladimirovna matokhina.a.v@gmail.com aff-2 Кравец Алла Григорьевна Kravets Alla Grigorievna agk@gde.ru aff-3 Мединцева Ирина Петровна Medinseva Irina Petrovna medinira@yandex.ru aff-4 Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ Volgograd Institute of Management – branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.25.2.025 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В работе описано развитие системы представления знаний об оборудовании как технической системе, сочетающей модели представления знаний о структуре, параметрах и функционировании системы. Показана архитектура интеллектуальной платформы мониторинга, диагностики и модернизации технических систем на различных стадиях жизненного цикла. Разработанные подсистемы позволяют проводить анализ текущего состояния технической системы, прогнозировать последующие состояния, проводить диагностику неисправностей и предлагать варианты модернизации, с учетом заданных целей, или по результатам проведенного анализа технических характеристик работы системы. Приведена классификация основных целей модернизации оборудования. Приведено описание метода модернизации оборудования для целей мониторинга, как конечного изделия, так и технологического оборудования. Представлена онтология общепромышленного оборудования, включающая классы, необходимые для построения прецедентов модернизации оборудования, с учетом цели модернизации. Предложенная онтология включает развернутое представление данных и знаний по основным видам общепромышленного оборудования, а также диагностические правила, для поиска неисправностей некоторых типов оборудования. Предложено формальное описание прецедентов модернизации оборудования. Показана актуальность разработки для современных промышленных предприятий, в рамках национальной программы и концепции современного производства. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-07-01200.

The paper describes the development of a system for representing knowledge about equipment as a technical system that combines models for representing knowledge about the structure, parameters, and functioning of the system. The architecture of the intellectual platform of monitoring, diagnostics, and modernization of technical systems at various stages of the life cycle is shown. The developed subsystems make it possible to analyze the current state of the technical system, predict subsequent states, carry out fault diagnostics and propose modernization options, taking into account the goals set, or based on the results of the analysis of the technical characteristics of the system. The classification of the main goals of equipment modernization is given. A description of the method of upgrading equipment for monitoring purposes, as the final product, and process equipment. The ontology of common industrial equipment is presented, including the classes necessary for building equipment modernization precedents, taking into account the goal of modernization. The proposed ontology includes a detailed presentation of data and knowledge on the main types of common industrial equipment, as well as diagnostic rules for troubleshooting certain types of equipment. A formal description of equipment modernization precedents is proposed. It shows the relevance of development for modern industrial enterprises, as part of the national program and the concept of modern production. The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research in the framework of research project No. 19-07-01200.

 онтологический инжиниринг модернизация производства техническое обслуживание и ремонт жизненный цикл ontological engineering production modernization maintenance and repair life cycle Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Predictive Modeling as A Basis for Monitoring, Diagnosis, Forecasting and Technical Systems. Matokhina, A.V. Kizim, V.V. Panteleev, N.A. Nikitin, S.E. Dragunov // 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies - AICT`2017 (Moscow, Russia, September 20-22, 2017): Conference Proceedings. Vol. 2 / V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Russian Foundation for Basic Research (project No. 17-08-20518) [et al.]. - Moscow, 2017. - p. 480-484. Kizim, A., Development of Ontological Knowledge Representation Model of Industrial Equipment / A. Kizim, A. Matokhina, B. Nesterov // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science: First Conference, CIT&DS 2015 Volgograd, Russia, September 15–17, 2015 Proceedings – С. 355–367. Кизим, А.В. The developing of the maintenance and repair body of knowledge to increasing equipment maintenance and repair organization efficiency / А.В. Кизим // Information Resources Management Journal. - 2016. - Vol. 29, No. 4. - C. 49-64. Kizim, AV. Expert Diagnostic System Maintenance of ComplexeQuipment in the Life Cycle / Kizim, АV.; Matokhina, A. V.; Kamaev, V. A.; и др.// International Journal Of Advanced Biotechnology And Research. - № 7 (2).- С. 710-716. Автоматизация системы управления техническим обслуживанием группового объекта/ М.И. Яцечко, С.В. Ипполитов, Р.В. Репин, В.А. Малышев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал, Том 7, № 1, 2019 г. doi: 10.26102/2310- 6018/2019.24.1.041 Koitz R., Wotawa F. Diagnosis of technical systems / R. Koitz, F. Wotawa // Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence. – 2015. – P. 4375-4376. Программно-аппаратный комплекс диагностики неисправностей чиллеров / А.В. Кизим, М.А. Чернецкий, А.В. Матохина, С.Е. Ползунов // Известия ВолгГТУ. Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. - Волгоград, 2015. - № 14 (178). - C. 116-122. Kizim, AV. Intelligent Platform of Monitoring, Diagnosis and Modernization of Technical Systems at Various Stages of Life Cycle / Kizim, AV., Matokhina A.V., Vayngolts I.I. and Shcherbakov M.V. // Proceedings of the 5th International Conference on System Modeling Advancement in Research Trends (25th - 27th November 2016). - С. 145-150. Campos J. An ontology for asset management. IFAC Conference on Cost Effective Automation in Networked. - 2007. Щербаков, М.В. A Method and IR4I Index Indicating the Readiness of Business Processes for Data Science Solutions / М.В. Щербаков, P.P. Groumpos, А.Г. Кравец // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. Second Conference, CIT&DS 2017 (Volgograd, Russia, September 12-14, 2017) : Proceedings / ed. by A. Kravets, M. Shcherbakov, M. Kultsova, Peter Groumpos ; Volgograd State Technical University [et al.]. – [Germany] : Springer International Publishing AG, 2017. – P. 21-34. – (Ser. Communications in Computer and Information Science; Vol. 754). Lvovich I.Y. et al. Production process control subsystem for manufacture of integrated circuits / Lvovich I.Y., Lvovich Y.E., Preobrazhenskiy A.P., Saleev D.V., Choporov O.N. //Measurement Techniques. 2017. Т. 60. № 6. С. 529- 533. Дравица Виктор, Курбацкий Александр Промышленная революция Industry 4. 0 // Наука и инновации. 2016. №157 Ящура А. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования. – Litres, 2018. Baidya R. et al. Strategic maintenance technique selection using combined quality function deployment, the analytic hierarchy process and the benefit of doubt approach //The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Т. 94. – №. 1-4. – С. 31-44. Keskin F. D. et al. An Assessment Model for Organizational Adoption of Industry 4.0 Based on Multi-criteria Decision Techniques //The International Symposium for Production Research. – Springer, Cham, 2018. – С. 85-100.

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