Риск-ориентированный подход в задачах моделирования метрологического обеспечения парка средств измерений

Рассмотрены методы управления метрологическим обеспечением парка средств измерений. Описана современная ситуация, когда парк средств измерений неоднороден и включает как устаревшие образцы средств измерений с большим сроком эксплуатации и значительной наработкой, так и новейшие, высокотехнологичные образцы средств измерений. При этом пропорции между указанными группами средств измерений изменяются с течением времени, поскольку происходит старение средств измерений и их переход из одной группы в другую. Также парк средств измерений обновляется в результате закупок новых и модернизаций существующих образцов. Неоднородность парка средств измерений приводит к необходимости разработки и применения новых методов управления метрологическим обеспечением парка средств измерений, в том числе с привлечением математического моделирования. Предложен один из перспективных методов управления метрологическим обеспечением парка средств измерений, основанный на риск-ориентированном подходе. В качестве показателя риска для парка средств измерений использована вероятность нахождения случайным образом выбранного образца средства измерений из парка в произвольный момент времени в состоянии неготовности к применению по назначению. В соответствии с риск-ориентированным подходом парк средств измерений разбит на классы риска. Разработан алгоритм отнесения средств измерений к разным классам риска, основанный на решении серии оптимизационных задач эксплуатации парка с учётом процессов его старения и обновления. Представлены результаты применения риск-ориентированного подхода при моделировании метрологического обеспечения разнородного парка средств измерений, включающего как современные, так и устаревшие образцы с различными метрологическими характеристиками, наработками на отказ и ресурсом. Установлено, что для такого парка можно минимизировать суммарный средний риск и одновременно достичь экономии ресурса, если разделить все образцы средств измерений на классы риска и поверять образцы в каждом классе риска с рациональными (близкими к оптимальным) периодичностью и допуском на контролируемые параметры.

1. Rez a Ghasemi Pirbalouti, Behrouz Behnam, Mohammadreza Karimi Dehkordi, Results in Engineering, 2023, no. 20, 101448. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101448

2. Waqar Hassan, Farhan Mahmood, Ghulam Amjad Hussain, Salman Amin, Measurement, 2021, vol. 176, 109151. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.109151

3. Xuanpeng Yin, Xuanhua Xu, Bin Pan, Reliability Engineering & System Safety, 2021, vol. 208, 107325. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107325

4. Мухин К. О. Модели и задачи управления рисками в сложных производственных системах // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 4. С. 127–130.

5. Протасов А. В., Вильвер П. Ю. Инновационное управление риском в жизненном цикле технических систем // Качество и жизнь. 2017. № 1. С. 51–56. https://www.elibrary.ru/yhrbqj

6. Yan peng Changa, Jianping Lic, Xiaoqian Zhuc, Yinghui Wang, Procedia Computer Science, 2022, vol. 214, pp. 664–670. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.226

7. James O. Westgard, David Armbruster, Sten A. Westgard, Clinics in Laboratory Medicine, 2017, vol. 37, iss. 1. https://doi.org/10.1016/S0272-2712(16)30120-2

8. Щеглов Д. М. Применение риск-ориентированного подхода к оценке влияния погрешности измерений параметров объекта на эффективность его испытаний // Вестник метролога. 2019. № 2. С. 15–19. https://www.elibrary.ru/boiynz

9. Серенков П. С., Гуревич В. Л., Мовламов В. Р., Етумян Е. С. Риск-ориентированный подход к разработке методик контроля // Приборы и методы измерений. 2018. Т. 9. № 2. С. 155–166. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2018-9-2-155-166

10. Захаров Е. Н., Чечкин А. В. Экспресс-оценки функционирования открытых сложных систем // Управление риском. 2004. № 4. С. 7–15.

11. Храменков В. Н., Хайруллин Р. З. Применение риск-ориентированного подхода при моделировании метрологического обеспечения парка средств измерений // Сборник научных статей по итогам работы Международного научного форума «Наука и инновации – современные концепции», Москва, 10 августа 2023 г. / Отв. ред. Д. Р. Хисматуллин. М.: Издательство Инфинити, 2023. Т. 2. С. 99–108. URL: https://cloud.mail.ru/public/K3Lo/ASXjWTbjD (дата обращения 31.10.2023).

12. Хайруллин Р. З. Опт имизация процессов эксплуатации и обновления парка измерительной техники // Измерительная техника. 2022. № 8. С. 28–34. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-8-28-34

13. Ершов Д. С., Малахов А. В., Талалай А. В., Хайруллин Р. З. Анализ моделей эксплуатации сложных технических систем // Измерительная техника. 2023. № 7. C. 15–23. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-7-15-23

14. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1985. 248 с.

15. Новицкий П. В., Зограф И. А., Лабунец В. С. Динамика погрешностей средств измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1990. 190 с.

16. Сычев Е. B., Храменков В. Н., Шкитин А. Д. Основы военной метрологии. М.: Военное издательство, 1993. 400 c.

17. Хайруллин Р. З. Трёхпараметрическая диффузионная модель отказов контрольно-измерительных приборов // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. 2023. № 3. C. 114–122.

18. Хайруллин Р. З., Корнев А. С., Костоглотов А. А., Лазаренко С. В. Математическое моделирование функций ошибок принятия решения при допусковом контроле работоспособности измерительной техники // Метрология. 2020. № 3. С. 3–8. https://doi.org/10.32446/0132-4713.2020-3-3-15