Оптимизация процессов технического обучения кадрового состава вагоноремонтных предприятий за счет разработки и внедрения программного обеспечения

На предприятиях вагоноремонтного комплекса в течение последних пяти лет наблюдается интенсивный процесс пересмотра нормативной и технической документации. В этих условиях проблема поддержания необходимого уровня знаний работников является актуальной. Для ее решения перспективно использование программно-технических средств, позволяющих в реальном режиме времени планировать и проводить технические занятия для изучения новой документации, объективно определять уровень знаний работников и оценивать их подготовленность к изменению технологического процесса. Целью работы является создание сетевой компьютерной системы технического обучения, которая позволит повысить эффективность процесса технических занятий и достоверность результатов проверки знаний работников компании. Разработано программное обеспечение для организации технических занятий и проверки знаний по основным технологиям вагонных ремонтных депо: сварка, колесно-роликовый цех, участки ремонта автосцепки и тележки, производственный участок неразрушающего контроля. Предложены и реализованы методы верификации и идентификации результатов обучения специалистов. В основе алгоритмов идентификации заложен анализ поведенческих параметров пользователя: времени нажатия на клавиши и скорости перемещения манипулятора. В ходе проведенных исследований удалось разработать систему оценивания подлинности результатов обучения с вероятностью более 95 %.

вагоноремонтный комплекс, организация производства, технические занятия, управление знаниями персонала, идентификация работников, верификация результатов технических занятий, car-repair complex, production organization, technical classes, personnel knowledge management, employee identification, verification of the technical classes’ results

1. Воробьев В. С., Брызгалова Р. М., Репина И. Б. Человеческий фактор в системе отказов технических средств железнодорожного транспорта // Наука и транспорт. 2012. № 3. С. 42-46.

2. Developing Distance Learning Environments in the Context of Cross-Border Cooperation / S. Fuicu, M. Popa, D. Dobrilovic, M. Marcu, R. Bogdan // Brain: Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience. 2017. № 8. P. 52-58.

3. Mahfouz A., Mahmoud T., Eldin A. A Survey on Behavioral Biometric Authentication on Smartphones // Journal of Informational Security and Applications. 2017. № 37. P. 28-37.

4. M. Biasutti. A comparative analysis of forums and wikis as tools for online collaborative learning // Computers & Education. 2017. № 12. P. 158-171.

5. Collins L., Liang X. Task relevance in the design of online professional development for teachers // The Turkish Online Journal of Distance Education. 2014. № 15. P. 268-281.

6. ГОСТ Р 43.0.11-2014. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Базы данных в технической деятельности. М., 2015.

7. ГОСТ 12.0.004-2015. Организация обучения безопасности труда. М., 2017.

8. Разуваев И. В., Сучков Е. А. Аналитическая верификация результатов акустико-эмиссионного мониторинга в комплексах интегрального мониторинга состояния опасных производственных объектов // Дефектоскопия. 2014. № 4. С. 31-40.

9. Пат. 2625554 C1 Российская Федерация, МПК7 G 09 B 3/06. Способ тестирования и/или опроса удаленных пользователей / Бехер С. А., Попков А. А. ; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный университет путей сообщения» (СГУПС). №2016117427 ; заявл. 04.05.2016 ; опубл. 14.07.2017, Бюл. № 20. 7 с. : ил.

10. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2017610808. Программа идентификации пользователей в процессе удаленного тестирования / Бехер С. А., Попков А. А. ; заявитель и правообладатель СГУПС. № 2017610808 ; заявл. 10.01.2017 ; рег. 18.01.2017. 1 с.