Обзор стандартизованных риск-ориентированных методов и моделей для обеспечения гарантий качества системы
Аннотация
В обзоре внимание сосредоточено на процессе гарантии качества, широко применимом в рамках создания, эксплуатации, модернизации и развития различного рода систем для обеспечения и подтверждения их качества. Примерами могут служить системы, создаваемые и функционирующие в интересах органов государственной власти и корпораций, энергетических, финансово-экономических, страховых и промышленных структур, топливно-энергетического комплекса, авиационно-космической отрасли, служб по чрезвычайным ситуациям, жилищно-коммунального хозяйства и пр.
Рассматриваемый процесс гарантии качества является одним из 30 стандартизованных процессов в жизненном цикле систем по ISO/IEC/IEEE 15288 "Systems and software engineering ‒ System life cycle processes" и ГОСТ Р 57193 "Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла систем" (охвачены процессы соглашения, организационного обеспечения проекта, технического управления и технические процессы).
В обзоре описан непосредственно сам процесс гарантии качества, определена роль риск-ориентированных методов и моделей. Представлены возможности вероятностного анализа риска для выбора упреждающих мер противодействия угрозам, дана характеристика количественных показателей и типовых методов и моделей для прогнозирования рисков, а также задач для обеспечения гарантий качества. При этом риск определен как сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба для системы.
Изложенные в обзоре идеи доведены до уровня реализации в ГОСТ Р 59994-2022 "Системная инженерия. Системный анализ процесса гарантии качества для системы".
Литература
2. Kostogryzov A., Nistratov A., Nistratov G. Analytical Risks Prediction. Rationale of System Preventive Measures for Solving Quality and Safety Problems. In: Sukhomlin V., Zubareva E. (eds.) Modern Information Technology and IT Education. SITITO 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1201. Cham: Springer; 2020. p. 352-364. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46895-8_27
3. Kostogryzov A., Panov V., Stepanov P., Grigoriev L., Nistratov A., Nistratov G. Optimization of sequence of performing heterogeneous repair work for transport systems by criteria of timeliness. 2017 4th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS). Canada, AB: IEEE Press Banff; 2017. p. 872-876. doi: https://doi.org/10.1109/ICTIS.2017.8047870
4. Kostogryzov A., Stepanov P., Grigoriev L., Atakishchev O., Nistratov A., Nistratov G. Improvement of Existing Risks Control Concept for Complex Systems by the Automatic Combination and Generation of Probabilistic Models and Forming the Storehouse of Risks Predictions Knowledge. In: Proceedings of the 2nd International Conference on Applied Mathematics, Simulation and Modelling (AMSM). Phuket, Thailand: DEStech Publications Inc.; 2017. p. 279-283. doi: https://doi.org/10.12783/dtetr/amsm2017/14857
5. Kostogryzov A.I. Software Tools Complex for Evaluation of Information Systems Operation Quality (CEISOQ). In: Proceedings of the 34-th Annual Event of the Government Electronics and Information Association (GEIA). USA, Dallas: Engineering and Technical Management Symposium; 2000. p. 63-70.
6. Kostogryzov A.I., et al. Mathematical Models and Applicable Technologies to Forecast, Analyze, and Optimize Quality and Risks for Complex Systems. In: Proceedings of the First International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS). Wuhan, China: American Society of Civil Engineers; 2011. p. 845-854. doi: https://doi.org/10.1061/41177(415)107
7. Kostogryzov A., Nistratov G., Nistratov A. Some Applicable Methods to Analyze and Optimize System Processes in Quality Management. In: Aized T., ed. Total Quality Management and Six Sigma. London: IntechOpen; 2012. p. 127-196. doi: http://dx.doi.org/10.5772/46106
8. Kostogryzov A., Grigoriev L., Nistratov G., Nistratov A., Krylov V. Prediction and Optimization of System Quality and Risks on the Base of Modelling Processes. American Journal of Operations Research. 2013;3(1A):217-244. doi: https://doi.org/10.4236/ajor.2013.31A021
9. Kostogryzov A., Makhutov N., Nistratov A., Reznikov G. Probabilistic Predictive Modelling for Complex System Risk Assessments. In: Abdalla R., El-Diasty M., Kostogryzov A., Makhutov N.A. (eds.) Time Series Analysis ‒ New Insights. London: IntechOpen; 2022. doi: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.106869
10. Akundi A., Lopez V. A Review on Application of Model Based Systems Engineering to Manufacturing and Production Engineering Systems. Procedia Computer Science. 2021;185:101-108. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.05.011
11. Kołowrocki K., Soszyńska-Budny J. Reliability and Safety of Complex Technical Systems and Processes. Springer Series in Reliability Engineering. London: Springer; 2011. 405 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-0-85729-694-8
12. Kołowrocki K., Soszyńska-Budny J. Prediction of critical infrastructures safety. In: The 10th International Conference on Digital Technologies 2014. IEEE Computer Society; 2014. p. 130-138. doi: https://doi.org/10.1109/DT.2014.6868704
13. Zio E. An Introduction to the Basics of Reliability and Risk Analysis. World Scientific Publishing Co Pte Ltd; 2007. 236 p. doi: https://doi.org/10.1142/6442
14. Artemyev V., Kostogryzov A., Rudenko J., Kurpatov O., Nistratov G., Nistratov A. Probabilistic methods of estimating the mean residual time before the next parameters abnormalities for monitored critical systems. In: 2017 2nd International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS). Milan, Italy: IEEE Computer Society; 2017. p. 368-373. doi: https://doi.org/10.1109/ICSRS.2017.8272850
15. Kostogryzov A., Grigoriev L., Golovin S., Nistratov A., Nistratov G., Klimov S. Probabilistic Modeling of Robotic and Automated Systems Operating in Cosmic Space. In: Proceedings of the International Conference on Communication, Network and Artificial Intelligence (CNAI). Beijing, China: DEStech Publications Inc.; 2018. p. 298-303. doi: https://doi.org/10.12783/dtcse/cnai2018/24174
16. Kostogryzov A., Grigoriev L., Kanygin P., Golovin S., Nistratov A., Nistratov G. The Experience of Probabilistic Modeling and Optimization of a Centralized Heat Supply System Which is an Object for Modernization. In: International Conference on Physics, Computing and Mathematical Modeling (PCMM). Shanghai: DEStech Publications Inc.; 2018. p. 93-97. doi: https://doi.org/10.12783/dtcse/pcmm2018/23643
17. Artemyev V., Rudenko J., Nistratov G. Probabilistic Methods and Technologies of Risk Prediction and Rationale of Preventive Measures by Using "Smart Systems": Applications to Coal Branch for Increasing Industrial Safety of Enterprises. In: Kostogryzov A., ed. Probabilistic Modeling in System Engineering. London: IntechOpen; 2018. p. 23-51. doi: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.75109
18. Kershenbaum V., Grigoriev L., Kanygin P., Nistratov A. Probabilistic Modeling Processes for Oil and Gas. In: Kostogryzov A. Probabilistic Modeling in System Engineering. London: IntechOpen; 2018. p. 55-79. doi: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.74963
19. Kostogryzov A., Nistratov A., Nistratov G., Atakishchev O., Golovin S., Grigoriev L. The Probabilistic Analysis of the Possibilities to Keep "Organism Integrity" by Continuous Monitoring. In: Proceedings of the 2018 International Conference on Mathematics, Modelling, Simulation and Algorithms (MMSA 2018). Chengdu, China: Atlantis Press; 2018. p. 432-435. doi: https://doi.org/10.2991/mmsa-18.2018.96
20. Kostogryzov A., Korolev V. Probabilistic Methods for Cognitive Solving of Some Problems in Artificial Intelligence Systems. In: Kostogryzov A., Korolev V. (eds.). Probability, Combinatorics and Control. London: IntechOpen; 2019. p. 3-34. doi: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.89168
21. Eid M., Rosato V. Critical Infrastructure Disruption Scenarios Analyses via Simulation. In: Setola R., Rosato V., Kyriakides E., Rome E. (eds.). Managing the Complexity of Critical Infrastructures. Studies in Systems, Decision and Control. Vol. 90. Cham: Springer; 2016. p. 43-61. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-51043-9_3
22. Kostogryzov A.I. To the Methods of System Engineering: Probabilistic Approaches to the Analysis of the System Quality Management Process. Modern Information Technologies and IT-Education. 2022;18(2):227-240. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.18.202202.227-240
23. Gneiting T., Balabdaoui F., Raferty A.E. Probabilistic forecasts, calibration and sharpness. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Statistical Methodology). 2007;69(2):243-268. doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2007.00587.x
24. Meridji K., Issa G. A development approach of software requirements for renewable energy applications using fundamental principles of software engineering. In: 2013 1st International Conference & Exhibition on the Applications of Information Technology to Renewable Energy Processes and Systems. IEEE Computer Society; 2013. p. 107-112. doi: https://doi.org/10.1109/IT-DREPS.2013.6588162
25. Shah L., Siadat A., Vernadat F. Maturity assessment in risk management in manufacturing engineering. In: 2009 3rd Annual IEEE Systems Conference. IEEE Computer Society; 2009. p. 296-301. doi: https://doi.org/10.1109/SYSTEMS.2009.4815815
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
