ОРГАНИЗАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА МЕДИЦИНСКОЙ ТЕХНИКИ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО РЕСУРСА
- Авторы: Иващенко А.В.1, Машков К.К.2
-
Учреждения:
- Самарский государственный медицинский университет
- Пензенский государственный технологический университет
- Выпуск: № 3 (2025)
- Страницы: 102-112
- Раздел: МОДЕЛИ, СИСТЕМЫ, СЕТИ В ТЕХНИКЕ
- URL: https://ogarev-online.ru/2227-8486/article/view/360416
- DOI: https://doi.org/10.21685/2227-8486-2025-3-8
- ID: 360416
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность и цели. Рассматривается актуальная проблема организации технического обслуживания и ремонта современной медицинской техники в условиях низкой доступности комплектующих и запасных частей и ограниченного ресурса. Материалы и методы. Впервые предложена модель декомпозированного ресурса и изложен опыт ее использования на практике для организации технического обслуживания и ремонта медицинской техники с учетом современных требований и условий эксплуатации. Mодель декомпозированного ресурса основана на иерархическом разбиении единицы медицинского оборудования (устройства) на составляющие по критерию автономности и периодичности обслуживания и ремонта. Автономность означает реализуемость раздельного обслуживания и ремонта комплектующих с учетом требований надежности и безопасности оборудования. Определено требование необходимости и достаточности обслуживания единицы медицинского оборудования в виде требования единства покрытия событиями технического обслуживания и ремонта его комплектующих. Результаты. Предложено использовать указанную модель декомпозированного ресурса при решении задачи управления техническим обслуживанием и ремонтом при переходе от планирования по регламенту к планированию по ресурсу. Разработанная модель декомпозированного ресурса была реализована при планировании технического обслуживания и ремонта некоторых видов медицинской техники в клиниках Самарского государственного медицинского университета для случаев невозможности регламентного обеспечения запасными частями и комплектующими. Выводы. Предложенная модель декомпозированного ресурса позволяет реализовать адаптивные методы планирования и управления техническим обслуживанием и ремонтом медицинской техники в системах поддержки принятия решений по эксплуатации оборудования с ограниченным ресурсом.
Об авторах
Антон Владимирович Иващенко
Самарский государственный медицинский университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: anton.ivashenko@gmail.com
доктор технических наук, профессор, директор Передовой медицинской инженерной школы
(Россия, г. Самара, ул. Чапаевская, 89)Кирилл Константинович Машков
Пензенский государственный технологический университет
Email: k.k.mashkov@samsmu.ru
аспирант
(Россия, г. Пенза, пр-д Байдукова, 1А)Список литературы
- Jiang X., Hu Z., Wang S., Zhang Y. Deep learning for medical image-based cancer diagnosis // Cancers. 2023. Т. 15, № 14. P. 3608.
- Ганус Ю. А., Порфирьев А. С. Теоретические основы моделирования интегрированной логистической поддержки // Экономика высокотехнологичных производств. 2023. Т. 4, № 1. С. 51–72. doi: 10.18334/evp.4.1.119518
- Морозов А. И., Рыков В. В. Обслуживание и ремонт медицинской техники. М. : Медицина, 2018. 328 с.
- Болиева М. В. Проблема импортозамещения медицинского оборудования и его расходных материалов для проведения функциональных методов исследования в кардиологии // Интернаука. 2022. № 46-5 (269). С. 56–57.
- Истомина Т. В. Современное состояние и перспективы применения инфокомму- никационных технологий в российской медицине // Медицинская техника. 2021. № 1 (325). С. 30–33.
- Шелехов П. В., Омельяновский В. В. Анализ парка рентгенологического оборудования в Российской Федерации // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2023. № 3 (45). С. 26–32. doi: 10.17116/medtech20234503126
- Басова Л. А., Мартынова Н. А., Кочорова Л. В. Проблемы надежности в медикотехнической практике // Здравоохранение. 2014. № 1. С. 106–112.
- Сидоров И. В. Техническое обслуживание медицинской техники: проблемы и перспективы // Медицинская техника. 2019. № 4. С. 3–8.
- Нестерова Е. В., Игрунова С. В., Григоренко И. Н. [и др.]. Автоматизация прогнозирования неисправностей медтехники // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2024. № 3 (25). С. 13–22. doi: 10.30987/2658-6436- 2024-3-13-22
- Ван Квонг Сай, Щербаков М. В. Метод прогнозирования остаточного ресурса на основе обработки данных многообъектных сложных систем // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2019. № 1 (45). С. 33–44.
- Юрцев Е. С., Савинов Ю. И., Куликова Д. В., Жигарь А. Н. Современные методы диагностики сложных технических систем в условиях цифрового производства // Станкоинструмент. 2020. № 2 (19). С. 64–71.
- Правда О. Ю., Яроцкая Н. А. Влияние высокоточной диагностики состояния оборудования на экономику промышленных предприятий // Станкоинструмент. 2022. № 2 (027). С. 78–81.
- Постникова Е. С., Яроцкая Н. А., Сидоров И. М., Кошевой А. Р. Методы определения времени на техническое обслуживание и ремонт механообрабатывающего оборудования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 9. С. 96–101. doi: 10.24412/2071-6168-2024-9-96-97
- Насонов М. А., Решетников И. С. Архитектурная трансформация системы технического обслуживания оборудования на промышленном производстве // Автоматизация в промышленности. 2025. № 3. С. 3–11.
- Yang L., Chen Y., Ma X. [et al.]. A prognosis-centered intelligent maintenance optimization framework under uncertain failure threshold // IEEE Transactions on Reliability. 2024. Vol. 73, № 1. Р. 115–130.
- Cummins L., Sommers A., Ramezani S. B. [et al.] Explainable predictive maintenance: a survey of current methods, challenges and opportunities // IEEE Access. 2024. Vol. 12. Р. 57574–57602.
- Яхья А. А. Совершенствование моделей предиктивной диагностики и оценки со- стояния трансформаторного оборудования энергообъектов : дис. … канд. техн. наук : 05.14.02. 2022. 193 с.
- Поляков А. А., Чихладзе З. Д., Умнов П. И. Предиктивный анализ при проведении ТОИР // Актуальные вопросы современной науки и образования : сб. ст. X Междунар. науч.-практ. конф. (Пенза, 20 мая 2021 г.) : в 2 ч. Пенза : Наука и Просвеще- ние, 2021. Ч. 1. С. 40–43.
- Долгов О. С., Сафоклов Б. Б. Проектирование модели технического обслуживания и ремонта воздушных судов с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник Московского авиационного института. 2022. Т. 29, № 1. С. 19–26. doi: 10.34759/vst-2022-1-19-26
- Taillard É. D. Decomposition methods. in: design of heuristic algorithms for hard optimization // Graduate Texts in Operations Research. Springer, Cham, 2023. Р. 131–152. doi: 10.1007/978-3-031-13714-3_6
- Nadkarni P. M. Metadata-driven software systems in biomedicine: designing systems that can adapt to changing knowledge. Springer Science & Business Media, 2011. Р. 72.
Дополнительные файлы













