creexpCrede Experto: транспорт, общество, образование, языкCrede Experto: transport, society, education, language2312-1327Иркутский филиал ФГБОУ ВО «МГТУ ГА»10.51955/2312-1327_2024_2_27creexp-30Research ArticleБЕЗОПАСНОСТЬ НА ВОЗДУШНОМ ТРАНСПОРТЕПрогнозирование выходных параметров качества продукции в зависимости от априорной информацииProduct quality output prediction based on a priori informationhttps://orcid.org/0000-0003-1296-7131ХерсонскийН. С.KhersonskyN. S.

Николай Сергеевич Херсонский, кандидат технических наук, генеральный директор

ул. Викторенко, д. 7, корпус 30 Москва, 125167

Nikolai S. Khersonsky, candidate of technical sciences, General Director

7, building 30, Viktorenko St. Moscow, 125167

hersn@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1425-7398БольшедворскаяЛ. Г.BolshedvorskayaL. G.

Людмила Геннадьевна Большедворская, доктор технических наук, профессор кафедры БПиЖД

Кронштадтский бульвар, д. 20 Москва, 125493

Ludmila G. Bolshedvorskaya, Doctor of Technical Sciences Professor of the Department of BP&ZhD

20, Kronshtadtsky blvd Moscow, 125493

l.bolshedvorskaya@mstuca.aeroООО «СОЮЗСЕРТ»РоссияSOYUZCERT LLCRussian FederationМосковский государственный технический университет гражданской авиацииРоссияMoscow State Technical University of Civil AviationRussian Federation202428112025022735Copyright © Херсонский Н.С., Большедворская Л.Г., 20252025Херсонский Н.С., Большедворская Л.Г.Khersonsky N.S., Bolshedvorskaya L.G.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ce.if-mstuca.ru/jour/article/view/30

Эта работа является продолжением двух этапов научного исследования, где разработан и изложен универсальный алгоритм системы применения статистических методов для управления несоответствующей продукцией.Полученные результаты и их анализ позволили расширить круг исследований и разработать рекомендации по повышению эффективности процесса планирования и прогнозирования технико-экономических показателей предприятия в зависимости от априорной информации о влиянии внешних и внутренних факторов.

This work is a continuation of two stages of scientific research, where a universal algorithm for a system of applying statistical methods to manage non-conforming products has been developed and outlined.The results obtained and their analysis made it possible to expand the range of studies and develop recommendations for improving the efficiency of the planning and forecasting of the technical and economic indicators of the enterprise, depending on a priori information on the influence of external and internal factors.

априорная информациястатистические методынесоответствующая продукцияa priori informationstatistical methodsnon-conforming productsReferencesВентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Главное издательство физико-математической литературы, 1962. 564 с.DAMA-DMBOK: A body of knowledge on data management. Second edition. Moscow: Olympus Business, 2020. 828 p.Вентцель Е. С. Теория вероятностей и её инженерные приложения. 2-е изд. / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. М.: Высшая школа, 2000. 480 с.Dorozhko I. V. (2012). Methodology for synthesizing optimal strategies for diagnosing automated control systems for complex technical objects using a priori information. Proceedings of SPIIRAN. 1(20): 165-185.Дорожко И. В. Методика синтеза оптимальных стратегий диагностирования автоматизированных систем управления сложными техническими объектами с использованием априорной информации // Труды СПИИРАН. 2012. № 1 (20). С. 165-185. EDN PCCYBP.Harry M., Schroeder R. (2003). 6 SIGMA. The concept of ideal management. Moscow: From EKSMO, 2003. 454 p.Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с.Kendall M., Stewart A. (1973). Statistical conclusions and connections. Moscow: Science, 1973. 466 p.Кендалл М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973. 466 с.Khersonsky N. S. (2018). Categorization of parameters by their impact on the safety and performance of products. Competence. 7(158): 9-19.Кишман-Ливанова Т. Н. Невероятностный подход к решению обратных задач с неопределенной априорной информацией // Вопросы теории и практики геологической интерпретации геофизических полей: материалы 44-й сессии Международного семинара им. Д.Г. Успенского. Москва, 23–27 января 2017 года. М.: Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, 2017. С. 169-173. EDN YIFYRB.Khersonsky N. S., Bolshedvorskaya L. G. (2022a). Algorithm of applicability of statistical methods of control and regulation of output parameters of products. Crede Experto: transport, society, education, language. 4: 6-16.Колобов А. Ю. Определение надёжности средств выведения с использованием априорной информации / А. Ю. Колобов, Д. С. Блинов, Е. А. Дикун // Вестник НПО им. С. А. Лавочкина. 2019. № 4(46). С. 52-55. DOI 10.26162/LS.2019.46.4.008. EDN OCOLXO.Khersonsky N. S., Bolshedvorskaya L. G. (2022b). Management of the process of assessing non- conforming products based on the use of statistical methods. Crede Experto: transport, society, education, language. 3: 33-47.Львович Я. Е. Организация стратегий поиска оптимальных вариантов сложных систем с использованием априорной и текущей информации / Я. Е. Львович, М. А. Артемов, С. Ю. Белецкая // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Физика, Математика. 2003. №1 С. 152-156. EDN OBGFBH.Kishman-Livanova T. N. (2017). An incredible approach to solving inverse problems with uncertain a priori information. Questions of the theory and practice of geological interpretation of geophysical fields: materials of the 44th session of the International Seminar named after D.G. Uspensky. 169-173.Пестунов И. А. Классификация больших массивов данных в условиях малой априорной информации / И. А. Пестунов, Д. И. Добротворский, Ю. Н. Синявский // Вычислительные технологии. 2007. Т.12. № S4. С. 50-58. EDN MWDZHP.Kolobov A. Y., Blinov D. S., Dikun E. A. (2019). Determination of the reliability of the means of removal and the use of a priori information. Bulletin of NPO named after S.A. Lavochkin. 4(46): 52- 55.Рамперсад Х. TPS_LEAN SIX SIGMA. Новый подход к созданию высокоэффективной компании / пер. с англ. ООО «Переводим»; Под. науч. ред. В.Л. Шпера / Х. Рамперсад, А. Эль-Хомси. М.: РИА «Стандарты и качество». 2009. 416 с.Lvovich Y. E., Artemov M. A., Beletskaya S. Yu. (2003). Organization of strategies for finding optimal options for complex systems using a priori and current information. Bulletin of Voronezh State University. Series: Physics, Mathematics. 1: 152-156.Стрельников В. П. Прогнозирование надежности электронных систем при отсутствии отказов с использованием дополнительной априорной информации // Математические машины и системы. 2003. № 3-4. С. 226-232. EDN RXQLQB.Pestunov I. A., Dobrotvorsky D. I., Sinyavsky Yu. N. (2007). Classification of large data sets in conditions of small a priori information. Computing technologies. 12(S4): 50-58.Херсонский Н. С. Алгоритм применимости статистических методов контроля и регулирования выходных параметров продукции / Н. С. Херсонский, Л. Г. Большедворская // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2022а. № 4. С. 6-16. DOI 10.51955/2312-1327_2022_4_6. EDN OWTNSW.Rampersad H., El-Homsi A. (2009). TPS_LEAN SIX SIGMA. New approach to creating a highly efficient company. Moscow: RIA "Standards and Quality", 2009. 416 p.Херсонский Н. С. Управление процессом оценки несоответствующей продукции на основе применения статистических методов / Н. С. Херсонский, Л. Г. Большедворская // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2022б. № 3. С. 33-47. DOI 10.51955/2312-1327_2022_3_33. EDN MOJSCO.Strelnikov V. P. (2003). Predicting the reliability of electronic systems in the absence of failures using additional a priori information. Mathematical machines and systems. 3–4: 226-232.Херсонский Н. С. Категорирование параметров по их влияния на безопасность и работоспособность изделий // Компетентность. 2018. № 7(158). С. 9-19. EDN XZUBZB.Wentzel E. S. (1962). Probability theory. Moscow: The main publishing house of physical and mathematical literature. 1962. 564 p.Хэрри М. 6 SIGMA. Концепция идеального менеджмента / М. Хэрри, Р. Шредер. М.: Из-во ЭКСМО. 2003. 454 с.Wentzel E. S., Ovcharov L. A. (2000). Probability theory and its engineering applications. 2nd ed. Moscow: Higher School, 2000. 480 p.DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International [пер. с англ. Г. Агафонова]. М.: Олимп–Бизнес, 2020. 828 с.Zaks L. (1976). Statistical evaluation. Moscow: Statistics, 1976. 598 p.

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