Опубликовать статью Вход и регистрация
Расширенный поиск
Разделы статьи

УПРАВЛЕНИЕ МЕДИЦИНСКИМ ОБОРУДОВАНИЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ЭЛЕКТРОННОГО ЖУРНАЛА ЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Научная статья
Басова Л.А.
Лабутина Н.О.
Аликберова М.Н.
Хорева О.В.
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.119.5.020
Выпуск: № 5 (119), 2022
Опубликована:
2022/05/17
PDF

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.119.5.020

УПРАВЛЕНИЕ МЕДИЦИНСКИМ ОБОРУДОВАНИЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ЭЛЕКТРОННОГО ЖУРНАЛА ЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Научная статья

Басова Л.А.1, *, Лабутина Н.О.2, Аликберова М.Н.3, Хорева О.В.4

1, 2, 3, 4 Северный государственный медицинский университет, Архангельск, Россия

* Корреспондирующий автор (natab1958[at]yandex.ru)

Аннотация

В статье рассмотрена проблематика исследования процессов управления медицинским оборудованием при разработке электронного журнала его технического обслуживания.Представлена разработка структурной схемы представления данных в автоматизированной системе «Журнал технического обслуживания». Разработанныйэлектронныйжурнал технического обслуживания лечебно-профилактического учрежденияпозволяет хранить информацию о неисправностях медицинской аппаратуры за неограниченный период времени, и адекватно реагировать на возникновение неисправностей. Исследована себестоимость автоматизированной системыи показано, что возникающие неисправности медицинского оборудования приводят к его простаиванию, вследствие чего лечебно-профилактическое учреждение несет различные убытки.

Ключевые слова: контроль, диагностирование, медицинская техника, ошибки, неисправности, предвестники поведения, система, устранение, комплексный подход, автоматизация.

MANAGEMENT OF MEDICAL EQUIPMENT IN DEVELOPMENT OF ELECTRONIC JOURNAL OF ITS MAINTENANCE

Research article

Basova L.A.1, *, Labutina N.O.2, Alikberova M.N.3, Horeva O.V.4

1, 2, 3, 4 Northern State Medical University, Arkhangelsk, Russia

* Corresponding author (natab1958[at]yandex.ru)

Abstract

The article studies the problem of processes of management research of medical equipment while developing the electronic journal of its maintenance.  The development of data representation structural scheme in the automated system «Log of maintenance» has been presented. The developed electronic maintenance journal of medical institution allows storing information about the failures of medical equipment for an unlimited period of time, and to respond adequately to the occurrence of glitches. The cost of the automated system has been research, and it has been shown that the malfunctions of medical equipment lead to its downtime, as a result of which a prevention and treatment facility suffers various losses.

Keywords: control, diagnosis, medical equipment, errors, malfunctions, behavior indication, system, resolvent, complex approach, automatization.

Введение

Медицинское оборудование, независимо от своего предназначения и сложности конструкции, представляет собой сложную вычислительную систему, с множественной цепью сосредоточенных сигналов и импульсов [1], [2], [3]. События фиксируются, записываются, а многочисленные потоки сигналов остаются без «внимания», не сообщая о себе, либо они воспринимаются, как явления штатной работы системы, но носят в себе характер «ложного» с предпосылками постепенной деградации и разрушения целиком узла или его элемента. В учреждениях г. Архангельска существует проблема учета технического состояния медицинского оборудования. В некоторых больницах специалистами инженерной службы ведутся журналы технического обслуживания, но заполняются они несвоевременно, находятся на хранении в течение некоторого периода времени, по истечении которого подлежат уничтожению (т.е. при необходимости невозможно проследить историю неисправностей конкретного аппарата). Существует много способов повышения надежности функционирования медицинской техники и поддержания ее технически исправного состояния, начиная с профилактического обслуживания и заканчивая созданием дуплексных вычислительных систем и систем с реконфигурацией [4], [5], [7], [8]. Осуществление этих мероприятий требует больших затрат, причем они в значительной степени зависят от того, насколько рационально организованы указанные меры [9]. Внедрение централизованного обслуживания не смогло решить проблему эффективного, качественного обслуживания и эксплуатации медицинской техники [10], [17].

Цель статьи - исследование процессов управления медицинским оборудованием при разработке электронного журнала его технического обслуживания.

В статье на основе обобщения, систематизации и анализа научной литературы по проблематике процессов управления медицинским оборудованием осуществлена разработка электронного журнала его технического обслуживания [2].

Результаты исследования

С точки зрения надежности медицинской техники информация о неисправностях аппарата является очень важной для инженера, поскольку при возникновении новой неисправности он может просмотреть предыдущие записи и, тем самым, более точно определиться с текущим состоянием аппарата. На наш взгляд, анализ истории неисправностей конкретного аппарата позволяет в дальнейшем эксплуатировать его более рационально. Для устранения подобных проблем нами предпринята попытка разработки электронного журнала технического обслуживания, в котором существует возможность хранить информацию об аппаратах всех отделений лечебно-профилактического учреждения [11], [12], [15], [16].

В первую очередь необходимо исследовать, как происходит отказ элемента, его поведение при этом, и какие вытекают из этого последствие. В ходе экспериментального исследования выявлено, что к множественному числу причин приводящих к самым неожиданным последствиям в работе материнской платы, а потом и к зависаниям можно отнести возникающие флуктуации электрического заряда объемной плотности в токопроводящих тельцах резисторов при случайном или во много хаотическом движении тел зарядов. Необходимо также отметить, что измененная мощность сигналов и сопротивлений резисторов будет влиять с отражением и на другие дискретные устройства, где-то и косвенно влияя тем самым на работоспособность. Система, несмотря на возникновение искажений электромагнитных полей и разности потенциалов в заряде в этом случае, будет вполне работоспособна в своем штатном режиме, и часто никуда и никак не сообщая о своем состояние. В последствие спектр отказа элемента может расширяться, заполняя себя упаковками зарядов малой и средней частоты скорости, что позволяет достаточно точно коррелироватся в отображение этого события, преобразуясь в виде сигнала сообщением об ошибке, или будет «молчать» [18], [19], [20], [22].

Разрабатываемая структурная схема представления данных в автоматизированной системе «Журнал технического обслуживания» приведена на рисунке 1.

1

Рис. 1 – Структурная схема представления данных в автоматизированной системе

«Журнал технического обслуживания»

Таким образом, электронный журнал технического обслуживания лечебно-профилактического учреждения позволяет хранить информацию о неисправностях медицинской аппаратуры за неограниченный период времени, и адекватно реагировать на возникновение неисправностей.

В главном окне электронного журнала технического обслуживания можно выделить 3 части. В первой части приведен список отделений, имеющихся в лечебно-профилактическом учреждении, с возможностью его редактирования, т. е. удаления имеющихся и добавления новых отделений. Этот список имеет неограниченное число позиций, что позволяет не изменять код программы при расширении лечебно-профилактического учреждения. Во второй части главного окна представлено все медицинское оборудование, находящееся в выбранном отделении. Помимо наименования аппарата существуют поля «год» и «примечание», в которых можно указать год выпуска аппарата и его какие-либо особенности (например, списание аппарата). В третьей части главного окна представлен журнал технического обслуживания. В данном окне может быть осуществлен ввод информации о дате возникновения неисправности, о её виде и способе устранения, а также присутствует возможность указания длительности временного простоя аппарата и фамилии инженера, принявшего меры по устранению обнаруженной неисправности. Также в данной автоматизированной системе учета технического состояния оборудования предусмотрена возможность формирования отчета [23], [24], [25], [26].

В себестоимость автоматизированной системы входят следующие элементы:

-основная ЗП исполнителя работ по созданию автоматизированной системы;

-дополнительная ЗП исполнителя работ по созданию автоматизированной системы;

-начисления на ЗП (единый социальный налог);

-расходы на содержание и эксплуатацию ЭВМ, относящихся к данной автоматизированной системе.

Таким образом, себестоимость автоматизированной системы определили по формуле:

Сп.п. = ЗПосн + ЗПдоп + Нзп + Рс.эп (1)

Сп.п. = 13883,94+2082,59+4979,96+2873,16 = 23819,65 руб.

Структура себестоимости автоматизированной системы отражена в таблице 1.

Таблица 1 – Структура себестоимости автоматизированной системы

Элементы себестоимости Сумма, руб. Доля в общей сумме себестоимости, %
Основная ЗП исполнителя 13883,94 58,29
Дополнительная ЗП исполнителя 2082,59 8,74
Начисления на ЗП 4979,96 20,91
Расходы на содержание и эксплуатацию ЭВМ 2873,16 12,06
Итого 23819,65 100

Таким образом, цена разработанной автоматизированной системы с учетом всех затрат составила 23819,65 руб.

При отказе технической системы возникают негативные явления, которые приводят к дополнительным затратам и появлению различного рода потерь. Основной экономический показатель надежности в данном случае – среднее значение затрат и потерь (в денежном выражении) лечебно-профилактического учреждения при одном отказе технической системы (Зпо). Эта величина оценивается как математическое ожидание затрат и потерь при одном отказе за определенный период эксплуатации или наработки.

Производный от нее экономический показатель надежности, представляющий собой суммарную величину затрат и потерь лечебно-профилактического учреждения при отказах технической системы за заданные наработку или интервал времени, определяется по формуле:

1

где ЗПУ – удельные затраты и потери лечебно-профилактического учреждения при отказе технической системы;

Х – математическое ожидание (среднее значение) фактора, по отношению к которому оценивается экономический показатель надежности.

Таким образом, если медицинский аппарат находится в неисправном состоянии, то отсутствует возможность проведения требуемого количества обследований. При этом увеличивается количество койко-дней, и, следовательно, уменьшается оборот койки, что приводит к снижению количества обследованных больных за определенный интервал времени. Если же обследование пациента требуется провести немедленно и существует возможность его проведения в другом лечебно-профилактическом учреждении, то потребуются дополнительные расходы на транспортировку пациента.

Если же в конкретном лечебно-профилактическом учреждении услуги оказываются на платной основе, то при простое оборудования оно будет терять прибыль. Например, при неисправности РКТ лечебно-профилактическое учреждение будет недополучать прибыль в размере 2350 рублей/человек, а при простое РДК – от 330 рублей/человек в зависимости от исследуемой области.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что возникающие неисправности медицинского оборудования приводят к его простаиванию, вследствие чего лечебно-профилактическое учреждение несет различные убытки.

Заключение

В статье рассмотрена проблематика исследования процессов управления медицинским оборудованием при разработке электронного журнала его технического обслуживания. Представлена разработка структурной схемы представления данных в автоматизированной системе «Журнал технического обслуживания». Разработанный электронный журнал технического обслуживания лечебно-профилактического учреждения позволяет хранить информацию о неисправностях медицинской аппаратуры за неограниченный период времени, и адекватно реагировать на возникновение неисправностей. В себестоимость автоматизированной системы входят следующие элементы: основная и дополнительная заработная плата исполнителя работ по созданию автоматизированной системы, начисления на заработную плату в виде единого социального налога, а также расходы на содержание и эксплуатацию ЭВМ, относящихся к данной автоматизированной системе. Также исследование позволило сделать вывод о том, что возникающие неисправности медицинского оборудования приводят к его простаиванию, вследствие чего лечебно-профилактическое учреждение несет различные убытки.

Конфликт интересов Не указан. Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

  1. Андронов, A.M. Теория вероятностей и математическая статистика / A.M. Андронов, Е.А. Копытов, Л.Я. Гринглаз. - СПб.: Питер, 2004. -461 с.
  2. Девочкин, Д. В. Электрические аппараты: учебное пособие для студентов СПО / Д. В. Девочкин, В. В. Лохнин, Р. В. Меркулов. – Изд. 5-е, стер. – Москва : Академия, 2015. – 120 - 240 с.
  3. Кетов Д. Ю. Автоматизированный сетевой программный комплекс, предназначенный для проведения инструментального контроля технического состояния электроэнцефалографа / Д. Ю. Кетов, Ю. П. Муха, М. Л. Черножуков и др. // Телекоммуникации. 2019. № 4. C. 42-48.
  4. Кетов Д.Ю. Распределенная система для контроля технического состояния электроэнцефалографа на основе функционального генератора / Д. Ю. Кетов, А.И. Нефедьев // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2021. №2 (36). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspredelennaya-sistema-dlya-kontrolya-tehnicheskogo-sostoyaniya-elektroentsefalografa-na-osnove-funktsionalnogo-generatora (дата обращения: 23.01.2022).
  5. Коноваленко С.А. Базовые функциональные возможности существующих систем мониторинга вычислительных сетей / С.А. Коноваленко, И.Д. Королев, Д.А. Новоселов // Приволжский научный вестник. 2016. №12-1 (64). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bazovye-funktsionalnye-vozmozhnosti-suschestvuyuschih-sistem-monitoringa-vychislitelnyh-setey (дата обращения: 20.01.2022).
  6. Крашенинников В. Р. Прогнозирование динамики объекта с использованием авторегрессионных моделей на цилиндре / В. Р. Крашенинников и др. //Радиотехника. – 2016.
  7. Крашенинников В.Р. Прогнозирование динамики объекта с использованием авторегрессионных моделей на цилиндре / В. Р. Крашенинников и др. // Радиотехника. 2016. № 9. С. 36-39.
  8. Кувайскова Ю.Е. Применение адаптивного регрессионного моделирования при описании и прогнозировании технического состояния объекта / Ю.Е. Кувайскова, А.А. Алёшина // Автоматизация процессов управления. 2016. № 4 (46). С. 35-40.
  9. Кувайскова Ю.Е. Техническая диагностика объектов с использованием методов нечёткой логики / Ю.Е. Кувайскова, А.А. Алёшина // Радиотехника. 2017. № 6. С. 32- 34.
  10. Кувайскова Ю.Е. Информационноматематическая система поддержки принятия решений по управлению объектом на основе прогнозирования его технического состояния / Ю.Е. Кувайскова, А.А. Алёшина, К.А. Федорова // Автоматизация процессов управления. 2018. № 1 (51). С. 67-72.
  11. Кувайскова Ю.Е. Исследование эффективности применения функций принадлежности для описания нечётких термов / Ю.Е. Кувайскова, К.А. Федорова // Научный вестникУВАУГА(И). 2017. № 9. С. 165-170.
  12. Литвиненко В.И. Метод индуктивного синтеза РБФ нейронных сетей с помощью алгоритма клонального отбора / В.И. Литвиненко // Iндуктивне моделювання складних систем: зб. наук. праць: Мiжнародний науковонавчальний центр iнформацiйних технологiй та систем НАНУ. Випуск 4, 2012 – Кїев: МННЦ ITC, 2012. – С. 114 - 127.
  13. Нейронные сети. STATISTICANeuralNetworks: методология и технологии современного анализа данных / под редакцией В. П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Горячая линия, 2008. – 392 с.
  14. Панков Д.А. Контроль и диагностика неисправностей программно-аппаратного комплекса / Д.А. Панков, Л.А. Денисова // ОНВ. 2018. №2 (158). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontrol-i-diagnostika-neispravnostey-programmno-apparatnogo-kompleksa (дата обращения: 20.01.2022).
  15. Платонов Ю.М. Диагностика, ремонт и профилактика персональных компьютеров / Ю.М. Платонов, Ю. Г. Уткин. М., "Горячая линия-Телеком", 2012 г.
  16. Попов, А.А. Проектирование экспертной системы в виде мобильного приложения для диагностирования неисправностей в работе вычислительной техники / А.А. Попов, А.К. Овсянкин, Ю.А. Юринский //Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2019. – №2 – с. 50-62.
  17. Стороженко Н.Р. Математическая модель и алгоритм мониторинга параметров информационной системы / Н.Р. Стороженко, А.И. Голева // ОНВ. 2018. №6 (162). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskaya-model-i-algoritm-monitoringa-parametrov informatsionnoy-sistemy (дата обращения: 20.01.2022).
  18. Чучуева И.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия: дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / И.А. Чучуева; МГТУ им. Н.Э. Баумана. – М., 2012. – 155 с.
  19. Юрков Н. К. К проблеме обеспечения безопасности сложных систем / Н.К. Юрков // Труды международного симпозиума Надежность и качество, 2011. – 2 т.
  20. Ящура А.И. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования: справочник / А.И. Ящура. М. : Энас, 2012.
  21. Abramovici, M. Semantic data management for the development and continuous reconfiguration of smart products and systems / M. Abramovici, J.C. Göbel, H.B. Dang, // CIRP Ann. 2016, 65, 185–188.
  22. Brecher, C. Control from the cloud: Edge computing, services and digital shadow for automation technologies / Brecher, M. Buchsbaum, S. Storms, // In Proceedings of the 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, 20–24 May 2019; pp. 9327–9333.
  23. Cecil, R. IBM Watson Studio: A Platform to Transform Data to Intelligence / R. Cecil, J. Soares, // In Pharmaceutical Supply Chains-Medicines Shortages; Springer International Publishing: Cham, Switzerland, 2019;
  24. Kuvayskova Y.E. The prediction algorithm of the technical state of an object by means of fuzzy logic inference models / Y.E. Kuvayskova // Procedia Engineering. «3rd International Conference «Information Technology and Nanotechnology», ITNT 2017». 2017. Vol. 201. pp. 767-772.
  25. Liao J. Design of phase adjustable signal generator based on DDS / J. Liao // Journal of Luoyang Normal University. 2014. Vol. 33, № 2. P. 29-32.
  26. Zadeh L.A. Fuzzy Logic / L.A. Zadeh // Computational Complexity: Theory, Techniques, and Applications / R.A. Meyers (eds). – New York : Springer, 2012. pp. 1177-1200.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Andronov, A. M. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika [Probability theory and mathematical statistics] / A.M. Andronov, E.A. Kopytov, L.Ya. Gringlaz. - St. Petersburg: Peter, 2004. -461 p. [in Russian]
  2. Devochkin, D. V. lektricheskie apparaty: uchebnoe posobie dlja studentov SPO [Electric apparatuses: a textbook for SPO students] / D. V. Devochkin, V. V. Lokhnin, R. V. Merkulov. - 5th Ed., erased. - Moscow: Academy, 2015. - 120 - 240 p. [in Russian]
  3. Ketov D. Yu. Avtomatizirovannyj setevoj programmnyj kompleks, prednaznachennyj dlja provedenija instrumental'nogo kontrolja tehnicheskogo sostojanija jelektrojencefalografa [Automated network software package designed for instrumental monitoring of the technical condition of the electroencephalograph] / D. Yu. Ketov, Yu. P. Mukha, M. L. Chernozhukov et al. // Telekommunikacii [Telecommunications]. 2019. № 4. P. 42-48. [in Russian]
  4. Ketov D. Yu. Raspredelennaja sistema dlja kontrolja tehnicheskogo sostojanija jelektrojencefalografa na osnove funkcional'nogo generatora [A distributed system for monitoring the technical condition of an electroencephalograph based on a functional generator] / D. Yu. Ketov, A. I. Nefediev // Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' [Measurement. Monitoring. Management. Control.] 2021. No.2 (36). [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/h3FaC (accessed: 23.01.2022). [in Russian]
  5. Konovalenko S. A. Bazovye funkcional'nye vozmozhnosti sushhestvujushhih sistem monitoringa vychislitel'nyh setej [Basic functionality of existing monitoring systems of computer networks] / S. A. Konovalenko, I.D. Korolev, D.A. Novoselov // Privolzhskij nauchnyj vestnik [Privolzhsky scientific Bulletin.] 2016. № 12-1 (64). [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bazovye-funktsionalnye-vozmozhnosti-suschestvuyuschih-sistem-monitoringa-vychislitelnyh-setey (accessed: 01/20/2022). [in Russian]
  6. Krasheninnikov V. R. Prognozirovanie dinamiki ob’ekta s ispol'zovaniem avtoregressionnyh modelej na cilindre [Forecasting the dynamics of an object using autoregressive models on a cylinder] / V. R. Krasheninnikova et al. //Radiotehnika [Radio engineering]. – 2016. [in Russian]
  7. Krasheninnikov V. R. Prognozirovanie dinamiki ob’ekta s ispol'zovaniem avtoregressionnyh modelej na cilindre [Forecasting the dynamics of an object using autoregressive models on a cylinder] / V. R. Krasheninnikova et al. // Radiotehnika [Radio Engineering] 2016. № 9. P. 36-39. [in Russian]
  8. Kuvaiskova Yu.E. Primenenie adaptivnogo regressionnogo modelirovanija pri opisanii i prognozirovanii tehnicheskogo sostojanija ob’ekta [Application of adaptive regression modeling in describing and predicting the technical condition of an object] / Yu.E. Kuvaiskova, A.A. Alyoshina // Avtomatizacija processov upravlenija [Automation of control processes]. 2016. № 4 (46). P. 35-40. [in Russian]
  9. Kuvaiskova Yu.E. Tehnicheskaja diagnostika ob’ektov s ispol'zovaniem metodov nechjotkoj logiki [Technical diagnostics of objects using fuzzy logic methods] / Yu.E. Kuvaiskova, A.A. Alyoshina // Radiotehnika [Radio Engineering]. 2017. № 6. P. 32-34. [in Russian]
  10. Kuvaiskova Yu.E. Informacionnomatematicheskaja sistema podderzhki prinjatija reshenij po upravleniju ob’ektom na osnove prognozirovanija ego tehnicheskogo sostojanija [Information and mathematical decision support system for managing an object based on forecasting its technical condition] / Yu.E. Kuvaiskova, A.A. Alyoshina et al. // Avtomatizacija processov upravlenija [Automation of control processes]. 2018. № 1 (51). P. 67-72. [in Russian]
  11. Kuvaiskova Yu.E. Issledovanie jeffektivnosti primenenija funkcij prinadlezhnosti dlja opisanija nechjotkih termov [Investigation of the effectiveness of the use of membership functions to describe fuzzy terms] / Yu.E. Kuvaiskova, K.A. Fedorova // Nauchnyj vestnikUVAUGA(I) [Scientific Bulletin of VAUGA(I)]. 2017. № 9. P. 165-170. [in Russian]
  12. Litvinenko I.V. Metod induktivnogo sinteza RBF nejronnyh setej s pomoshh'ju algoritma klonal'nogo otbora [Method of inductive synthesis of RBF neural networks using the algorithm of clonal selection] / V.I. Litvinenko // Induktivne modeljuvannja skladnih sistem: zb. nauk. prac': Mizhnarodnij naukovonavchal'nij centr informacijnih tehnologij ta sistem NANU. [Inductive modeling of folding systems: zb. nauk. prats: The National Science and Technology Center of the Information Technology Systems of NASU]. Vipusk 4, 2012 - Kiev: ISTC ITC- 2012. - P. 114 - 127. [in Russian]
  13. Nejronnye seti. Nejronnye seti: metodologija i tehnologii sovremennogo analiza dannyh [Neural networks. Neural networks: methodology and technologies of modern data analysis] / edited by V. P. Borovikov. - 2nd ed., reprint. and additional - M. : Hotline, 2008. - 392 p. [in Russian]
  14. Pankov D.A. Kontrol' i diagnostika neispravnostej programmno-apparatnogo kompleksa [Control and diagnostics of malfunctions of the software and hardware complex] / D.A. Pankov, L.A. Denisova // ONV [ONV]. 2018. № 2 (158). [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontrol-i-diagnostika-neispravnostey-programmno-apparatnogo-kompleksa (accessed: 20.01.2022). [in Russian]
  15. Platonov Yu.M. Diagnostika, remont i profilaktika personal'nyh komp'juterov [Diagnostics, repair and prevention of personal computers] / Yu.M. Platonov, Yu.G. Utkin. M., "Hotline-Telecom", 2012 [in Russian]
  16. Popov, A.A. Proektirovanie jekspertnoj sistemy v vide mobil'nogo prilozhenija dlja diagnostirovanija neispravnostej v rabote vychislitel'noj tehniki [Designing an expert system in the form of a mobile application for troubleshooting computer equipment] / A.A. Popov, A.K. Ovsyankin, Yu.A. // Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i sistemy [Electrotechnical and information complexes and systems], 2019. - № 2 - P. 50-62. [in Russian]
  17. Storozhenko N.R. Matematicheskaja model' i algoritm monitoringa parametrov informacionnoj sistemy [Mathematical model and algorithm for monitoring information system parameters] / N.R. Storozhenko, A.I. Goleva // ONV [ONV]. 2018. №. 6 (162). [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskaya-model-i-algoritm-monitoringa-parametrov-informatsionnoy-sistemy (accessed: 20.01.2022). [in Russian]
  18. Chuchueva I.A. Model' prognozirovanija vremennyh rjadov po vyborke maksimal'nogo podobija: dis. kand. tehn. nauk: 05.13.18 [Time series forecasting model based on a maximum similarity sample: dis. Candidate of Technical Sciences: 05.13.18] / I.A. Chuchueva; Bauman Moscow State Technical University. - M., 2012. - 155 p. [in Russian]
  19. Yurkov N. K. K probleme obespechenija bezopasnosti slozhnyh sistem [To the problem of ensuring the safety of complex systems] / N.K. Yurkov // Trudy mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo [Proceedings of the international symposium Reliability and quality], 2011. - 2 vol. [in Russian]
  20. FMD A.I. Sistema tehnicheskogo obsluzhivanija i remonta obshhepromyshlennogo oborudovanija: spravochnik [System of maintenance and repair of general industrial equipment: handbook]. M. : Enas, 2012. [in Russian]
  21. Abramovici, M. Semantic data management for the development and continuous reconfiguration of smart products and systems / M. Abramovici, J.C. Göbel, H.B. Dang, // CIRP Ann. 2016, 65, 185–188.
  22. Brecher, C. Control from the cloud: Edge computing, services and digital shadow for automation technologies / Brecher, M. Buchsbaum, S. Storms, // In Proceedings of the 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, 20–24 May 2019; pp. 9327–9333.
  23. Cecil, R. IBM Watson Studio: A Platform to Transform Data to Intelligence / R. Cecil, J. Soares, // In Pharmaceutical Supply Chains-Medicines Shortages; Springer International Publishing: Cham, Switzerland, 2019;
  24. Kuvayskova Y.E. The prediction algorithm of the technical state of an object by means of fuzzy logic inference models / Y.E. Kuvayskova // Procedia Engineering. «3rd International Conference «Information Technology and Nanotechnology», ITNT 2017». 2017. Vol. 201. pp. 767-772.
  25. Liao J. Design of phase adjustable signal generator based on DDS / J. Liao // Journal of Luoyang Normal University. 2014. Vol. 33, № 2. P. 29-32.
  26. Zadeh L.A. Fuzzy Logic / L.A. Zadeh // Computational Complexity: Theory, Techniques, and Applications / R.A. Meyers (eds). – New York : Springer, 2012. pp. 1177-1200.