Відновлення інформаційного забезпечення в мережі авіакомпанії у післявоєнний час. Система технічного обслуговування та ремонту літаків.

Abstract

Об’єкт дослідження – технічне обслуговування повітряних суден авіакомпанії. Предмет дослідження – система відновлення інформаційного забезпечення технічного обслуговування та ремонту літаків. Мета дослідження – розробка системи відновлення інформаційного забезпечення технічного обслуговування та ремонту літаків авіакомпанії. Технічні та програмні засоби – мова програмування Python та фреймворк FastAPI, бібліотеки Pandas та Openpyxl для обробки даних, ORM SQLAlchemy та система міграцій Alembic, база даних PostgresSQL, бібліотека React для побудови веб-інтерфейсу, збірник Vite, бібліотека Recharts для візуалізації. Основні характеристики та показники – система побудована за трирівневою клієнт-серверною архітектурою, база даних містить 6 взаємопов’язаних таблиць, scoring-оцінка враховує 5 факторів критичності з чотирирівневою шкалою пріоритетності прогалин, підтримується імпорт даних у форматах CSV та Excel. Отримані результати та їх новизна – результатом виконання кваліфікаційної роботи є розроблена система відновлення інформаційного забезпечення технічного обслуговування літаків, призначена для авіакомпаній у післявоєнний час. При розробці була застосована методика scoring-оцінки критичності прогалин на основі п’яти факторів, що дозволяє автоматично визначити пріоритетність відновлення документації. Рекомендації щодо використання результатів – розроблена система рекомендується для забезпечення консолідації фрагментованих даних технічного обслуговування та виявлення прогалин у документації авіакомпанії у післявоєнний період.Object of research – aircraft maintenance of an airline’s aircraft. Subject of research – the system for restoring information support for aircraft maintenance and repair. Purpose of the research – development of a system for restoring information support for aircraft maintenance and repair of an airline. Technical and software tools – Python programming language and the FastAPI framework; Pandas and Openpyxl libraries for data processing; SQLAlchemy ORM and the Alembic migration system; PostgreSQL database; React library for building the web interface; Vite build tool; Recharts library for data visualization. Main characteristics and indicators – the system is built using a three-tier client–server architecture; the database contains six interrelated tables; the scoring assessment takes into account five criticality factors with a four-level priority scale for gaps; data import in CSV and Excel formats is supported. Obtained results and their novelty – the result of the qualification thesis is a developed system for restoring information support for aircraft maintenance, intended for airlines in the post-war period. During development, a scoring-based methodology for assessing the criticality of gaps based on five factors was applied, which allows the automatic determination of documentation restoration priorities. Recommendations for the use of results – the developed system is recommended for consolidating fragmented maintenance data and identifying gaps in airline documentation in the post-war period.