РЕИНЖИНИРИНГ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА СПЕЦИАЛЬНЫХ ПАРТИЙ ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

РЕИНЖИНИРИНГ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА СПЕЦИАЛЬНЫХ ПАРТИЙ ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ : научное издание

Перевод названия: REENGINEERING OF THE PROCESS OF FORMATION OF SPECIAL PRODUCTION BATCHES OF SEMICONDUCTOR DEVICES WITH THE USE OF DATA MINING METHODS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Ключевые слова: реинжиниринг, бизнес-процессы, космическая электроника, отбраковочные испытания, интеллектуальный анализ данных, reengineering, business processes, Space electronics, rejection tests, data mining

Аннотация: Увеличение продолжительности сроков активного существования космических аппаратов (КА) на орбите - наиболее перспективный способ повышения эффективности функционирования орбитальной группировки и снижения затрат на ее восполнение. Увеличение сроков повышает общий уровень готовности космических систем (КС), снижает количество производимых космических аппаратов, необходимых для поддержания пропускной способности КС, а также потребность в ракетах-носителях их выведения на соответствующие орбиты и упрощает управление функционирующими КА орбитальной группировки. Повышение надежности и срока активного существования КА на основе развития методов прогнозирования работоспособности, обеспечения качества и надежности электронной компонентной базы (ЭКБ) в КА длительного функционирования позволит решить важную научную и хозяйственную задачу обеспечения аппаратуры космического и другого специального назначения ЭКБ с повышенными эксплуатационными характеристиками, а также повысить эффективность её применения. Отклонения технологического процесса могут привести к существенным ошибкам в оценке качества и физических характеристик ЭКБ. В работе представлен подход к организации процесса формирования специальных партий ЭКБ космического применения с использованием на одном из этапов метода интеллектуального анализа данных. Представленный подход открывает путь к достижению параметров партий ЭКБ, близких по своим характеристикам к уровню качества Space. The increase in the duration of the spacecraft existence in orbit is the most promising way to improve the efficiency of the orbital group of satellites and reduce the cost of its replenishment. The increase in terms increases the overall level of readiness of space systems (SS), reduces the number of the produced spacecrafts which is needed to maintain the capacity of the space systems, as well as the need for launch vehicles to their corresponding orbits and simplifies the management of the spacecraft of the orbital group. Increasing the reliability and duration of active life of the spacecraft based on methods for predicting the operability, quality and reliability of the electronic components in long-term spacecraft allows us to solve the important scientific and economic problem of providing the spacecraft equipment and other special equipment with electronic components with improved performance characteristics, and to increase its efficiency. Fluctuations of the manufacturing process can lead to significant errors in the evaluation of the quality and physical characteristics of the electronic parts. This paper presents an approach to the organization of the process of formation of special production batches of electronic components for space industrywhich includes stages of data mining methods implementation. The presented approach opens the way to the achievement of parameters of production batches which are close to characteristics of the Space quality level production.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Фундаментальные исследования

Выпуск журнала: 11

Номера страниц: 63-69

ISSN журнала: 18127339

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

  • Орлов В.И. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнёва»)
  • Казаковцев Л.А. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • Казаковцева О.Б. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • Машинец Е.Е. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнёва»)
  • Кусташев П.А. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнёва»)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.