priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2023-66-12-1023-1034pribor-182Research ArticleСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИSYSTEM ANALYSIS, MANAGEMENT AND INFORMATION PROCESSINGПрактическое применение моделей рабочих мест поверки средств измерений как нестационарных систем обслуживанияPractical Application of Workplace Models for Verification of Measuring Instruments as Non-stationary Service SystemsЕршов Д. С.Д. С.ErshovD. S.

Денис Сергеевич Ершов — канд. техн. наук; научно-исследовательский отдел; научный сотрудник; кафедра стандартизации, метрологии и сертификации; доцент кафедры

Denis S. Ershov — PhD; Research Department; Researcher; Department of Standardization, Metrology, and Certification; Associate Professor

ershov.metrolog@mail.ruХайруллинР. З.KhayrullinR. Z.

Рустам Зиннатуллович Хайруллин — д-р физ.-мат. наук; старший научный сотрудник; ведущий научный сотрудник; профессор

Rustam Z. Khayrullin — Dr. Sci., Senior Scientist; Leading Researcher; Professor

zrkzrk@list.ruМосковский политехнический университет; Главный научный метрологический центрMoscow Polytechnic University; Main Scientific Metrological CenterГлавный научный метрологический центр; Московский государственный строительный университетMain Scientific Metrological Center; Moscow State University of Civil Engineering202330112024661210231034Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/182

Представлены результаты численного моделирования динамики функционирования рабочего места поверки средств измерений как нестационарной системы обслуживания с относительными приоритетами поступающего потока заявок. Приведены оценки трудоемкости моделирования. Проиллюстрирована возможность управления вероятностями состояний системы при пиковых нагрузках за счет управления интенсивностями на значимых отрезках времени. Такая возможность может быть использована для рационального перераспределения производственных мощностей метрологических подразделений на заданном отрезке времени при формировании календарного плана работы этих подразделений. Возможность управления интенсивностью поверок может быть использована для обеспечения тех или иных технических и технологических требований к рабочему месту поверки средств измерений.

Results of numerical modeling of the dynamics of measuring instrument verification workplace functioning as a non-stationary service system with relative priorities of the incoming flow of requests, are presented. Estimates of the modeling complexity are given. The possibility of control the system states probabilities under peak loads by controlling intensities over significant periods of time is illustrated. This opportunity can be used for the rational redistribution of production capacities of metrological departments over a given period of time when forming a work schedule for the departments. The ability to control the intensity of verification can be used to ensure certain technical and technological requirements for the workplace for verification of measuring instruments.

математическое моделированиенестационарная система обслуживанияповеркасредство измеренийприоритетность обслуживанияmathematical modellingnon-stationary system of serviceverificationmeasuring apparatusservice priorityReferencesЕршов Д. С., Хайруллин Р. З. Математическая модель рабочего места поверки средств измерений как нестационарной системы обслуживания // Изв. вузов. Приборостроение. 2022. Т. 65, № 10. С. 701—711. DOI: 10.17586/0021-3454-2022-65-10-701-711.Ershov D.S., Khayrullin R.Z. Journal of Instrument Engineering, 2022, no. 10(65), pp. 701–711, DOI: 10.17586/0021-3454-2022-65-10-701-711. (in Russ.)Цициашвили Г. Ш. Нестационарная пуассоновская модель непрерывно функционирующей системы обслуживания // Вестн. Томского гос. ун-та. 2020. № 52. С. 98—103. DOI: 10.17223/19988605/52/12.Tsitsiashvili G.Sh. Tomsk State University Journal of Control and Computer Science, 2020, no. 50, pp. 56–60, DOI: 10.17223/19988605/50/7.Гусеница Я. Н., Новиков А. Н. Принцип баланса „комплексных вероятностей“ при моделировании нестационарных систем обслуживания, представленных циклическим графом состояний // Информация и космос. 2016. № 3. С. 71–74. EDN WMIJBR.Novikov A.N., Gusenitsa Y.N. Information and Space, 2016, no. 3, pp. 71–74, EDN WMIJBR. (in Russ.)Дуплякин В. М., Княжева Ю. В. Имитационное моделирование нестационарной системы массового обслуживания торгового предприятия // Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Сер.: Экономика и менеджмент. 2009. № 41(174). С. 79—84. EDN KYXFHF.Duplyakin V.M., Knyazheva Yu.V. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i menedzhment, 2009, no. 41(174), pp. 79–84, EDN KYXFHF. (in Russ.)Шлепкин А. А. О нестационарных системах массового обслуживания // Наука, техника и образование. 2016. № 9(27). С. 29—31. EDN WMDRZF.Shlepkin А.А. Science, Technology and Education, 2016, no. 9(27), pp. 29–31, EDN WMDRZF. (in Russ.)Jato-Espino D., Sillanpää N., Charlesworth S. M., Rodriguez-Hernandez J. A simulation-optimization methodology to model urban catchments under non-stationary extreme rainfall events // Environmental Modelling & Software. 2019. Vol. 122. Р. 103960. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.05.008.Jato-Espino D., Sillanpää N., Charlesworth S.M., Rodriguez-Hernandez J. Environmental Modelling & Software, 2019, vol. 122, рр. 103960, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.05.008.Stolletz R. Approximation of the non-stationary M(t)/M(t)/c(t)-queue using stationary queueing models: The stationary backlog-carryover approach // Europ. J. of Operational Research. 2008. Vol. 190, is. 2. P. 478—493. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.06.036.Stolletz R. European Journal of Operational Research, 2008, no. 2(190), pp. 478–493, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.06.036.Ni Ma, Ward Whitt. Efficient simulation of non-Poisson non-stationary point processes to study queueing approximations // Statistics & Probability Letters. 2016. Vol. 109. P. 202—207. https://doi.org/10.1016/j.spl.2015.11.018.Ni Ma, Ward Whitt, Statistics & Probability Letters, 2016, vol. 109, рр. 202–207, https://doi.org/10.1016/j.spl.2015.11.018.Nasr W. W., Elshar I. J. Continuous inventory control with stochastic and non-stationary Markovian demand // Europ. J. of Operational Research. 2018. Vol. 270, is. 1. P. 198—217. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.03.023Nasr W.W., Elshar I.J. European Journal of Operational Research, 2018, no. 1(270), pp. 198–217, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.03.023.Izady N., Worthington D. Approximate analysis of non-stationary loss queues and networks of loss queues with general service time distributions // Europ. J. of Operational Research. 2011. Vol. 213, is. 3. P. 498—508. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.03.029.Izady N., Worthington D. European Journal of Operational Research, 2011, no. 3(213), pp. 498–508, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.03.029.Chakraborty P., Honnappa H. A many-server functional strong law for a non-stationary loss model // Operations Research Letters. 2021. Vol. 49, is. 3. P. 338—344. https://doi.org/10.1016/j.orl.2021.03.004.Chakraborty P., Honnappa H. Operations Research Letters, 2021, no. 3(49), pp. 338–344, ISSN 0167-6377, https://doi.org/10.1016/j.orl.2021.03.004.Смагин В. А., Гусеница Я. Н. Моделирование одноканальных нестационарных систем обслуживания, представленных циклическим графом состояний // Изв. вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 10. С. 801—806. DOI 10.17586/0021-3454-2016-59-10-801-806. EDN WWPCKX.Smagin V.A., Gusenitsa Ya.N. Journal of Instrument Engineering, 2016, no. 10(59), pp. 801–806, DOI 10.17586/0021-3454-2016-59-10-801-806, EDN WWPCKX. (in Russ.)Рахматуллин А. И. Математическое моделирование и оптимизация нестационарных систем обслуживания: Дис. … канд. техн. наук. Казань, 2004. 200 с. EDN NMSJYD.Rakhmatullin A.I. Matematicheskoye modelirovaniye i optimizatsiya nestatsionarnykh sistem obsluzhivaniya (Mathematical Modeling and Optimization of Non-Stationary Service Systems), Candidate’s thesis, Kazan, 2004, 200 р., EDN NMSJYD. (in Russ.)Бубнов В. П., Сафонов В. И. Разработка динамических моделей нестационарных систем обслуживания. СПб: Лань, 1999. 64 с.Bubnov V.P., Safonov V.I. Razrabotka dinamicheskikh modeley nestatsionarnykh sistem obsluzhivaniya (Development of Dynamic Models of Non-Stationary Service Systems), St. Petersburg, 1999, 64 р. (in Russ.)Бубнов В. П., Тырва А. В., Еремин А. С. Комплекс моделей нестационарных систем обслуживания с распределением фазового типа // Тр. СПИИРАН. 2014. Вып. 37. С. 61—71.Bubnov V., Tyrva A., Eremin A. Informatics and Automation (SPIIRAS Proceedings), 2014, no. 37, pp. 61–71. (in Russ.)Смагин В. А., Гусеница Я. Н. К вопросу моделирования одноканальных нестационарных систем с произвольным распределением моментов времени поступления заявок и длительностей их обслуживания // Тр. Военно-космической академии им. А.Ф.Можайского. 2015. № 649. С. 53—56.Smagin V.A., Gusenitsa Ya.N. Proceedings of the Mozhaisky Military Space Academy, 2015, no. 649, pp. 53–56. (in Russ.)Бубнов В. П., Сафонов В. И., Шардаков К. С. Обзор существующих моделей нестационарных систем обслуживания и методов их расчета // Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 3. С. 65—121.Bubnov V.P., Safonov V.I., Shardakov K.S. Systems of Control, Communication and Security, 2020, no. 3, pp. 65–121. (in Russ.)

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