Моделирование информационно-аналитической системы мониторинга производственной безопасности на основе экспертных оценок

Введение. Исследована математическая модель системы мониторинга производственной безопасности в области машиностроения. Цель работы — создание математической модели на основе экспертных оценок параметров безопасности рабочего места с расчетно-экспериментальным обоснованием ее применимости для экспертной системы мониторинга безопасности «СТРАЖ».

Материалы и методы. Предложена классификация экспертных систем для предприятий машиностроения. Рассмотрены этапы создания экспертных систем. Представлена методика оценки согласованности экспертов как основа для моделей экспертных систем в области безопасности машиностроительных производств.

Результаты исследования. Выявлены основные параметры безопасности рабочего места. Создана матрица экспертной оценки параметров, основанная на мнении ведущих экспертов в области машиностроения. Приведены результаты моделирования экспертной системы «СТРАЖ» с расчетно-экспериментальным подтверждением применимости математической модели. Обоснованы преимущества внедрения экспертных систем для повышения уровня безопасности персонала.

Обсуждение и заключения. Полученные результаты имеют высокую степень согласованности экспертов и могут быть использованы в разработке экспертных систем мониторинга безопасности для предприятий машиностроения.

1. Cook, D. Smart Environments. Technologies, protocols and applications / D. Cook, S. Das // Hoboken : Wiley–Interscience, 2005. — P. 3.

2. Семенов, И. О. Актуальность экспертных систем и их значение в экономике [Электронный ресурс] / И. О. Семенов, Т. А. Серебрякова // Студенческий форум — 2018. — № 3 (24). — URL : https://nauchforum.ru/journal/stud/24/31118 (дата обращения : 07.05.2019).

3. Рутковский, Л. Методы и технологии искусственного интеллекта / Л. Рутковский. — Москва : Горячая линия — Телеком, 2010. — 520 с.

4. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен. — Москва : Мир, 1989. — 388 с.

5. Giarratano, J. Expert Systems — Principles and Programming / J. Giarratano, G. Riley. — 4th ed. — San Francisco : Course Technology, 2004. — 302 p.

6. Математическое моделирование пожарной безопасности высших учебных заведений / В. Г. Шаптала, В. Н. Шульженко, В. Ю. Радоуцкий, В. В. Шаптала // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. — 2008. — № 4. — С. 63–65.

7. Попов, Э. В. Системы общения и экспертные системы / Э. В. Попов. — Москва : Радио и связь, 1990. — 464 с.

8. Мокану, А. А. Применение экспертных систем в машиностроении [Электронный ресурс] / А. А. Мокану, Е. С. Страмцова, Р. А. Пушина // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки : сб. ст. по мат. LXV междунар. студ. науч.-практ. конф. — URL : https://sibac.info/archive/technic/5(64).pdf (дата обращения : 13.05.2019).

9. Сапожников, А. Ю. Применение экспертных систем в процессе проектирования авиационных ГТД [Электронный ресурс] / А. Ю. Сапожников, И. А. Кривошеев // Молодой ученый. — 2017. — № 12. — 90–97 с. — URL : https://moluch.ru/archive/12/972/ (дата обращения : 12.05.2019).

10. Cross, T. B. Knowledge Engineering 2016 The Uses of Artificial Intelligence in Business / T. B. Cross. — Boulder : TECHtionary Corporation, 2016. — 236 p.

11. Литвак, Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа / Б. Г. Литвак. — 2-е изд., стер. — Москва : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009. — 223 с.

12. Харченко, М. А. Корреляционный анализ / М. А. Харченко. — Воронеж : ВГУ, 2008. — 30 с.

13. Солонщиков, П. Н. Интегральная оценка тяжести труда, как один из методов прогнозирования несчастных случаев на предприятии / П. Н. Солонщиков // Advanced Science. — 2017. — № 2. — С. 35.