Прогнозирование выходных параметров качества продукции в зависимости от априорной информации
https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_2_27
Аннотация
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.
Об авторах
Н. С. Херсонский
ООО «СОЮЗСЕРТ»
Россия
Россия
Николай Сергеевич Херсонский, кандидат технических наук, генеральный директор
ул. Викторенко, д. 7, корпус 30 Москва, 125167
Л. Г. Большедворская
Московский государственный технический университет гражданской авиации
Россия
Россия
Людмила Геннадьевна Большедворская, доктор технических наук, профессор кафедры БПиЖД
Кронштадтский бульвар, д. 20 Москва, 125493
Список литературы
1. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Главное издательство физико-математической литературы, 1962. 564 с.
2. Вентцель Е. С. Теория вероятностей и её инженерные приложения. 2-е изд. / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. М.: Высшая школа, 2000. 480 с.
3. 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.
4. Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с.
5. Кендалл М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973. 466 с.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.
11. 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.
12. 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.
13. 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.
14. Херсонский Н. С. Категорирование параметров по их влияния на безопасность и работоспособность изделий // Компетентность. 2018. № 7(158). С. 9-19. EDN XZUBZB.
15. Хэрри М. 6 SIGMA. Концепция идеального менеджмента / М. Хэрри, Р. Шредер. М.: Из-во ЭКСМО. 2003. 454 с.
16. DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International [пер. с англ. Г. Агафонова]. М.: Олимп–Бизнес, 2020. 828 с.
Рецензия
Для цитирования:
Херсонский Н.С., Большедворская Л.Г. Прогнозирование выходных параметров качества продукции в зависимости от априорной информации. Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2024;(2):27-35. https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_2_27
For citation:
Khersonsky N.S., Bolshedvorskaya L.G. Product quality output prediction based on a priori information. Crede Experto: transport, society, education, language. 2024;(2):27-35. (In Russ.) https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_2_27
Просмотров:
11
JATS XML
Послать статью по эл. почте 