Главная
Конференции
Роль научного знания в развитии общества: перспективы в эпоху цифровых технологий
Метод экспертных оценок для анализа уровня доверия к информации в интеллектуальн...

Метод экспертных оценок для анализа уровня доверия к информации в интеллектуальных и автоматизированных системах управления активами

Секция

Технические науки

Ключевые слова

экспертные оценки
железнодорожная автоматика
информация
инцидент
интеллектуальные и автоматизированные системы

Аннотация статьи

В статье предложен один из самых простых и быстрореализуемых способов анализа работы любой системы – проведение экспертных оценок, позволяющих с помощью анкетирования и ранжирования критериев сделать необходимые выводы. Цель экспертных оценок – в короткие сроки определить слабые места в работе систем, что в дальнейшем будет способствовать их скорейшему совершенствованию.

Текст статьи

Для оценки уровня доверия к информации в интеллектуальных и автоматизированных системах управления активами хозяйства автоматики и телемеханики, а также оценки причин ошибок и искажений достоверности информации можно выделить несколько критериев, от которых напрямую, согласно проведенному анкетированию, зависят показатели безопасности и надежности технических средств железнодорожной автоматики и телемеханики [1, с. 179-183; 2, с. 298-302].

К таким критериям относятся:

  • скрытие инцидента;
  • ошибка систем диагностирования;
  • несоответствие данных в смежных информационных системах;
  • неважность инцидента;
  • ограниченность во времени для полноценного оценивания инцидента;
  • недостаточная квалификация технологического штата;
  • сбои в программной части систем.

Рецензирование значимости отдельных критериев оценки проводится при помощи экспертных методик [3, 4].

В эксперты необходимо определить специалистов, которые имеют высокую профессиональную компетенцию в области железнодорожной автоматики. Уникальный опыт, этих лиц позволит рецензировать существенность предложенных параметров.

Работа с экспертами выполняется в условиях конфиденциальности.

Пример определения группы экспертов для оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в интеллектуальных и автоматизированных системах приведен в таблице 1.

Экспертная анкета для установления уровня доверия информации в интеллектуальных и автоматизированных системах приведена в таблице 2.

Экспертная анкета для установления уровня оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в интеллектуальных и автоматизированных системах приведена в таблице 3.

Задачей сформированной экспертной группы является ранжирование указанных критериев оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в интеллектуальных и автоматизированных системах.

Стадии ранжирования должна предшествовать подготовка экспертов в плане теоретического ознакомления с информацией, раскрывающей специфику работы интеллектуальных и автоматизированных систем сбора и анализа информации.

Таблица 1

Состав группы экспертов для оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в интеллектуальных и автоматизированных системах

Состав группы экспертов для оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в автоматизированных системах

Место

Юго-Восточная железная дорога

Время

Начало

Окончание

Продолжительность

 

 

 

 

Вид

Эксплуатационный

Эксперт №1

ФИО

Должность

Структурное подразделение

 

 

 

 

Эксперт №2

ФИО

Должность

Структурное подразделение

 

 

 

 

Эксперт №3

ФИО

Должность

Структурное подразделение

 

 

 

 

Эксперт № 4

ФИО

Должность

Структурное подразделение

 

 

 

 

Эксперт № 5

ФИО

Должность

Структурное подразделение

 

 

 

 

Таблица 2

Экспертная анкета для установления уровня доверия информации в интеллектуальных и автоматизированных системах

Карта для установления уровня доверия информации в автоматизированных системах

Место

Юго-Восточная железная дорога

Время

Начало

Окончание

Продолжительность

 

 

 

 

Вид

Эксплуатационный

Эксперт №

ФИО:

Должность:

Структурное подразделение:

1. Доверяете ли Вы информации, предоставляемой автоматизированными информационными системами

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

2. В какой системе информация более достоверна (одна или несколько систем)?

 

3. В какой системе информация менее достоверна (одна или несколько систем)?

 

4. Какие ошибки считаются наиболее существенными?

 

5. Какие ошибки считаются менее существенными?

 

6. Насколько системы интегрированы между собой

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

Градации по 7 уровням, % или балл: r1 – очень низкий; r2 – низкий; r3 – ниже среднего; r4 – средний; r5 – выше среднего; r6 – высокий; r7 – максимально высокий.

Таблица 3

Экспертная анкета для установления уровня оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в интеллектуальных и автоматизированных системах

Карта для оценки причин ошибок и искажений достоверности информации в автоматизированных системах

Место

Ю-В.ж.д

Время

Начало

Окончание

Продолжительность

 

 

 

 

Вид

Эксплуатационный

Эксперт №

ФИО:

Должность:

Структурное подразделение:

1. Причиной искажения информации является скрытие инцидента

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

2. Причиной искажения информации является ошибка систем диагностирования

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

3. Причиной искажения информации является несоответствие данных в смежных автоматизированных системах

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

4. Причиной искажения является неважность информации

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

5. Причиной ошибки является нехватка времени для полноценного оценивания инцидента

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

6. Причиной ошибки является недостаточная квалификация технологического штата

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

7. Причиной ошибки являются сбои в программной части систем

r7

r6

r5

r4

r3

r2

r1

 

 

 

 

 

 

 

Градации по 7 уровням, % или балл: r1 – очень низкий; r2 – низкий; r3 – ниже среднего; r4 – средний; r5 – выше среднего; r6 – высокий; r7 – максимально высокий.

Полученные результаты экспертных оценок позволят разработать адресные меры, направленные на улучшение качества и повышение эффективности работы интеллектуальных и автоматизированных систем управления активами хозяйства автоматики и телемеханики на железнодорожном транспорте [1, с. 179-183; 2, с. 298-302; 5, с. 8-19; 6, с. 49-54].

Список литературы

  1. Шерстюков О.С. Анализ уровня достоверности информации в автоматизированных информационных системах хозяйства автоматики и телемеханики на основе метода экспертных оценок / О.С. Шерстюков, А.В. Горелик // Современные наукоемкие технологии. – 2022. – № 5 (часть 2). – С. 179-183.
  2. Шерстюков О.С. Анализ результатов экспертных оценок для систем железнодорожной инфраструктуры / О.С. Шерстюков // Актуальные проблемы и перспективы развития транспорта, промышленности и экономики России (Транспромэк 2022): Труды научно-практической конференции, Воронеж, 25 ноября 2022 года. – г. Воронеж: филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Ростовский государственный университет путей сообщения» в г. Воронеж, 2022. – С. 298-302. – EDN CNRHKL.
  3. Eyewitness Guides – Train. – London: Dorling Kindersley Ltd., 1992. – 64 p.: ill.
  4. Ahrons E.L. The British stream railway locomotive 1825–1925. – London, 1927. – 391 p.: ill.
  5. Горелик А.В. Использование метода экспертных оценок для ранжирования объектов железнодорожной автоматики и телемеханики при планировании капитального ремонта / А.В. Горелик, В.С. Дорохов // Наука и техника транспорта. – 2019. – № 2. – С. 8-19.
  6. Горелик А.В. Экспертная оценка влияния человека на надежность работы систем железнодорожной автоматики / А.В. Горелик, Н.А. Тарадин, А.А. Пархоменко, В.С. Дорохов // Наука и техника транспорта. – 2018. – № 3. – С. 49-54.

Поделиться

30

Шерстюков О. С. Метод экспертных оценок для анализа уровня доверия к информации в интеллектуальных и автоматизированных системах управления активами // Роль научного знания в развитии общества: перспективы в эпоху цифровых технологий : сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 11 февраля 2025г. Белгород : ООО Агентство перспективных научных исследований (АПНИ), 2025. URL: https://apni.ru/article/11182-metod-ekspertnyh-ocenok-dlya-analiza-urovnya-doveriya-k-informacii-v-intellektualnyh-i-avtomatizirovannyh-sistemah-upravleniya-aktivami

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Похожие статьи

Актуальные исследования

#4 (239)

Прием материалов

25 января - 31 января

Остался последний день

Размещение PDF-версии журнала

5 февраля

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

19 февраля