% First names are abbreviated in the running head.
@ -59,85 +59,34 @@ We propose using data-based management by forming a data meta-model of the integ
%
%
\section{Introduction}
Please note that the first paragraph of a section or subsection is
not indented. The first paragraph that follows a table, figure,
equation etc. does not need an indent, either.
На сегодняшний день многие крупные производства используют PLM системы для управления жизненным циклом изделий. PLM системы используются для осуществления контроля потоков данных на производстве, включая решение таких задач как хранение, интеграцию, поддержание в актуальном состоянии данных в каждой информационной подсистеме, входящей в комплекс. Ключевую роль в этом выполняет шина данных [2]. В каждом комплексе систем шина данных имеет свои особенности реализации [3]. Однако общей особенностью интеграции на основе шин данных является использование взаимодействия, основанного на правилах. Для настройки взаимодействия между подсистемами аналитик выполняет:
\begin{itemize}
\item построение модели поведения информационной системы,
\item выявление ключевых признаков,
\item формирование правил поведения системы.
\end{itemize}
Subsequent paragraphs, however, are indented.
В данной работе рассматривается не только подход к формированию взаимодействия между системами, но и подход к управлению PLM подсистемами. Часто возникает необходимость интеграции PLM-системы и сторонней информационной системы (далее в тексте будем называть ее интегрируемая ИС), не входящей в состав комплекса PLM, но участвующей в решении задач, связанных с информационной поддержкой управления производственными процессами. На данный момент задачу такой интеграции выполняет аналитик или лицо принимающее решение (ЛПР). Аналитик должен сформировать структурную и процессную модели интегрируемой ИС, на основе которых формируются правила взаимодействия с системой. Так же в процессе эксплуатации к задачам аналитика (ЛПР) добавляется процесс управления интегрируемой ИС, а именно поддержание актуальности данных и работоспособного состояния самой системы.
На рисунке \ref{fig:state} представлен граф состояний интегрируемой ИС в общем виде.
\subsubsection{Sample Heading (Third Level)} Only two levels of
headings should be numbered. Lower level headings remain unnumbered;
they are formatted as run-in headings.
На рисунке представлены основные состояния интегрируемой ИС, используемые в данной работе. Так S1 — работоспособное состояние системы, S2 — неработоспособное состояние системы или состояние отказа, S3 — предельное состояние системы [источник]. Под работоспособным состоянием системы понимается такое состояние, когда система продолжает выполнять свои основные задачи, при этом данные системы соответствуют. Под предельным состоянием системы понимается такое состояние системы, когда система продолжает выполнять свои основные задачи, при этом данные системы находятся в пограничном состоянии. Под неработоспособным состоянием системы или состоянием отказа понимается такое состояние системы, когда система не может продолжать выполнение основных задач и требуется вмешательство ЛПР. Находясь в состоянии S1 и S3, система может перейти в состояние отказа, поэтому основная цель управления состоит в поддержании системы в состоянии S1 и возможности возврата в это состояние без рисков, в случае, если система перешла в состояние S3.
Стоит отдельно рассмотреть процесс, когда взаимодействие интегрируемой ИС и всего комплекса PLM обеспечивается участием оператора. В этом процессе в настоящее время объем работ оператора для настройки взаимодействия, отображения данных, поддержания системы в работоспособном состоянии достаточно велик. Роль оператора в данном процессе отображена на рисунке~\ref{fig:interaction}.
\paragraph{Sample Heading (Fourth Level)}
The contribution should contain no more than four levels of
headings. Table~\ref{tab1} gives a summary of all heading levels.
\begin{table}
\caption{Table captions should be placed above the
tables.}\label{tab1}
\begin{tabular}{|l|l|l|}
\hline
Heading level & Example & Font size and style\\
\hline
Title (centered) &{\Large\bfseries Lecture Notes}& 14 point, bold\\
1st-level heading &{\large\bfseries 1 Introduction}& 12 point, bold\\
2nd-level heading &{\bfseries 2.1 Printing Area}& 10 point, bold\\
3rd-level heading &{\bfseries Run-in Heading in Bold.} Text follows & 10 point, bold\\
4th-level heading &{\itshape Lowest Level Heading.} Text follows & 10 point, italic\\
\hline
\end{tabular}
\end{table}
\noindent Displayed equations are centered and set on a separate
line.
\begin{equation}
x + y = z
\end{equation}
Please try to avoid rasterized images for line-art diagrams and
schemas. Whenever possible, use vector graphics instead (see
Fig.~\ref{fig1}).
\begin{theorem}
This is a sample theorem. The run-in heading is set in bold, while
the following text appears in italics. Definitions, lemmas,
propositions, and corollaries are styled the same way.
\end{theorem}
%
% the environments 'definition', 'lemma', 'proposition', 'corollary',
% 'remark', and 'example' are defined in the LLNCS documentclass as well.
%
\begin{proof}
Proofs, examples, and remarks have the initial word in italics,
while the following text appears in normal font.
\end{proof}
For citations of references, we prefer the use of square brackets
and consecutive numbers. Citations using labels or the author/year
convention are also acceptable. The following bibliography provides
a sample reference list with entries for journal
articles~\cite{ref_article1}, an LNCS chapter~\cite{ref_lncs1}, a
book~\cite{ref_book1}, proceedings without editors~\cite{ref_proc1},
and a homepage~\cite{ref_url1}. Multiple citations are grouped
system, is used, then the disclaimer can be provided directly in the system.},
for example: The authors have no competing interests to declare that are
relevant to the content of this article. Or: Author A has received research
grants from Company W. Author B has received a speaker honorarium from
Company X and owns stock in Company Y. Author C is a member of committee Z.
\subsubsection{\ackname} This study was supported the Ministry of Science and Higher Education of Russia in framework of project No. 075-03-2023-143 "The study of intelligent predictive analytics based on the integration of methods for constructing features of heterogeneous dynamic data for machine learn-ing and methods of predictive multimodal data analysis".
