CC BY
1
повреждения стали. Кроме того, лазерная маркировка обеспечивает более точную и читаемую маркировку, что помогает избежать ошибок в процессе дальнейшей обработки, стали. Второй метод - гравировка с использованием химических растворов. Этот метод позволяет точно и четко наносить маркировку на поверхности стали без воздействия на металл. Другим эффективным методом является использование маркировочных принтеров. Они могут печатать на металлических поверхностях цифры, буквы или бар-коды без воздействия на сам металл. Таким образом, использование методов маркировки, которые минимизируют воздействие на металл, поможет сохранить механические свойства стали и предотвратить риск их ухудшения [3].
Список литературы
1. ГОСТ 17199-88 «Отвертки слесарно-монтажные». Взамен ГОСТ 17199-714; введ. 1989-07-01. М.: Стан-дартинформ, 2007. 18 с.
2. ГОСТ Р 57979-2017 «Отвертки слесарно-монтажные. Рабочая часть отверток для винтов и шурупов с прямым шлицем. Размеры»; введ. 31.07.2018. М.: Стандартинформ 01.01.2019. 14 с.
3. ГОСТ 7566-94 «Металлопродукция. Приемка, маркировка, упаковка, транспортирование и хранение». Взамен ГОСТ 7566-81; введ. 1998-01-01. М.: Стандартинформ 1997. 20 с.
4. ^рокин В.Г., Волосникова А.В., Вяткин С.А. Марочник сталей и сплавов. Издано: Москва: «Машиностроение», 1989. 40 с.
5. Ситанов И. Определение марки стали по искре. М.: Машгиз, 1953. 24 с.
Голенцов Кирилл Алексеевич, магистрант, [email protected], Россия, Тула, государственное бюджетное учреждение высшего образования Тульский государственный университет
ANALYSIS OF THE CAUSES OF TOOL FAILURE USING THE EXAMPLE OF FITTING AND INSTALLATION TURNING
K.A. Golentsov
The article presents an analysis of the reasons for the rejection of the screwdriver design. An analysis of the operating conditions of the product, a macrofractographic analysis of the fracture was carried out, the structure of the steel was identified and its non-compliance with the specified standards was determined, violations of operating rules were identified and recommendations were given to prevent failures in the future.
Key words: failure analysis, fracture, GOST compliance, torsion liability, operating rules.
Golentsov Kirill Alekseevich, master's, [email protected], Russia, Tula, state budgetary institution of higher education Tula State University
УДК 658.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-74-75
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПЛАНИРОВАНИЯ РАБОТЫ ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСКОЙ
ОРГАНИЗАЦИИ
М.Н. Фетисов
Рассмотрены особенности многоуровневой структуры отечественной авиастроительной отрасли и обусловленные этим проблемы организации совместной работы предприятий-разработчиков и предприятий-производителей. Показано, что в условиях ограниченности материальных ресурсов и дефицита квалифицированных инженерных кадров одной из актуальных задач является задача организации ритмичной и результативной проект-но-конструкторской деятельности предприятия-разработчика. Установлены объективные и субъективные причины неритмичной работы предприятия-разработчика в процессе проектирования конструкторской документации и выявлены два уровня планирования проектно-конструкторских работ, связанные с распределением производственных заданий (проектов) по группам исполнителей. Предложена методика формализации процесса распределения проектно-конструкторских работ по группам исполнителей, базирующаяся на решении задачи оптимальной загрузки контейнера и принципах целочисленного программирования. Представлена математическая модель поэтапного решения задачи оптимального распределения и планирования проектов, разработанная с использованием гра-диентно-случайного метода поиска на основе высокопроизводительных вычислительных систем типа HEDT.
Ключевые слова: проект, проектно-конструкторская деятельность, планирование, распределение работ.
Современные машиностроительные предприятия характеризуются высокой стоимостью своих компонентов (особенно основного технологического оборудования), функциональной и конструктивной сложностью, многовариантностью возможных технических, технологических и организационных решений, необходимостью поиска оптимального решения для конкретного заказчика. Последнее обстоятельство получило наименование «кастомиза-ция производства» или «индивидуализированное производство», характерные свойства которого неоднократно рассмотрены в зарубежной и отечественной литературе [1-3]. В этих условиях основной задачей при планировании про-ектно-конструкторских работ является формирование совокупности конструкторской, технологической, эксплуатационной и другой необходимой документации в заданные сроки и при минимальных издержках.
74
Авиастроение является одной из ведущих отраслей машиностроения России, обладающей громадным научно-техническим потенциалом. Авиастроение играет роль одного из драйверов развития отечественной экономики. Сложившаяся структура крупного авиастроительного холдинга «Вертолеты России» включает в себя предприятие-разработчик и предприятия-производители. Предприятие-разработчик осуществляет главным образом проектно-конструкторские работы по проектированию новой и модернизации эксплуатируемой авиационной техники. Его производственные возможности ограничены рамками изготовления отдельных опытных образцов вертолетов. Серийное производство новой авиационной техники, ее ремонт и модернизацию осуществляют предприятия-производители, которые в своей производственной деятельности руководствуются технической документацией, поступающей от предприятия-разработчика. Очевидно, что любой сбой в работе цепочки «предприятие-разработчик - предприятие-производитель» приводит к срыву производственных заданий и государственных заказов.
В теории организации производства давно установлено, что неравномерная загрузка исполнителей про-ектно-конструкторских работ ведет к нарушению ритмичности производственного процесса всего предприятия, а ритмичность - это необходимое условие наиболее полного использования производственной мощности и ресурсов предприятия. Известно, что неритмичная работа любого предприятия или отдельного его подразделения вызывает значительные производственные потери из-за нестабильности производственного процесса и в конечном итоге приводит к снижению качества выпускаемой продукции.
В результате сложившейся многоуровневой специализации предприятий авиастроительного холдинга проблема обеспечения их ритмичной совместной работы является чрезвычайно актуальной. Особенно острой является задача обеспечения результативности, ритмичности и качества проектно-конструкторских работ. В настоящее время на проектно-конструкторские работы как в машиностроении в целом, так и в авиастроении в частности негативное влияние оказывает специфическая проблема, связанная с дефицитом квалифицированных инженерных кадров, обусловленная разрывом передачи опыта и знаний между поколениями конструкторов на предприятиях, вследствие «вымывания» кадров до начала 2000 годов. В частности, на российских авиастроительных предприятиях, как и на других машиностроительных предприятиях страны, критически не хватает инженеров-конструкторов и инженеров-технологов среднего возраста, как связки между молодым поколением и более опытными специалистами конструкторских и технологических подразделений [4]. Российские технические ВУЗы по ряду объективных и субъективных причин пока физически не в состоянии быстро насытить машиностроительные предприятия страны квалифицированными конструкторами и технологами, для этого требуется целый комплекс ресурсоёмких мероприятий и решений [5].
Стадия проектирования и разработки конструкторской документации при создании авиационной техники (АТ) является ключевой стадией, на которой закладываются технические решения нового воздушного судна (ВС), формируется себестоимость его изготовления, эксплуатации, обслуживания, задаются критерии надежности и безопасности. Поэтому авиастроительным предприятиям требуются системные разработки как в области подготовки инженерно-технических кадров, так и разработки в области эффективной организации и планирования проектно-конструкторских работ в условиях ограниченности различного рода ресурсов.
При решении задачи оптимального планирования проектно-конструкторских работ на предприятии-разработчике возможны два варианта действий:
1) при заданном портфеле проектов и заданном ресурсном обеспечении на проведение проектно-конструкторских работ определить план-график работ, минимизированный по времени исполнения проектов;
2) при имеющихся на предприятии-разработчике всех видов необходимых ресурсов выполнить максимальное количество проектов и выпустить качественную техническую документацию.
Решение обеих задач осуществляется исполнителями - коллективом сотрудников предприятия-разработчика, потенциальные возможности которого определяют результативность проектно-конструкторских работ.
Относительно простой можно считать первую задачу. В этом случае из множества возможных (физически осуществимых) проектов на проектирование {Vу } (' - идентификатор проекта, ] - идентификатор исполнителя)
необходимо выбрать такого исполнителя цУ. , который удовлетворяет определенному критерию оптимальности.
Ч
Здесь под исполнителем может пониматься как группа взаимосвязанных работников (конструкторский отдел, конструкторское бюро и т. п), так и отдельно взятый работник. Множество {Vу } конечно, хотя теоретически число его
элементов может быть большим.
Вторая задача представляется значительно более сложной, поскольку она должна решаться при большом наборе объективных и субъективных ограничений.
Для формализации решения задачи планирования загрузки работами исполнителей проектно-конструкторских работ воспользуемся подходом, предложенным в [6].
Чтобы задания на проведение проектно-конструкторских работ были осуществлены, необходимо решить следующую задачу: сформировать проектно-конструкторским подразделениям предприятия (т. е. исполнителям) такие производственные задания, чтобы обеспечить их как можно более равномерной загрузкой с целью снижения риска невыполнения проекта (или группы проектов).
Пусть производственная программа предприятия-разработчика представляет собой множество Б из N
проектов:
Б = { dь..., ,..., dN },
где d^ - формализованный в каких-либо единицах измерения объем г'-го проекта. Такой единицей измерения могут быть нормо-часы.
Элементы множества производственных заданий (проектов) Б представляют собой комплексные объекты, интегрирующие в себе конструкторские и технологические виды работ. Каждый элемент dj из множества Б,
соответствующий некоторому набору работ, представляет собой в свою очередь множество элементарных (отдельных) проектно-конструкторских работ внутри проекта:
^ = dk,..., dc¡ }, г = 1,..., N,
*
где dk - объем работ, необходимый для выполнения к-й работы, входящей в г'-й проект; Cj - общее число отдельных работ, образующих г'-й проект.
Для г'-го производственного задания величина d ' будет являться суммой ресурсов, требующихся для выполнения заказа:
к=С * dj = X dь г = 1,..., N ■ к=1
Вариативность деятельности предприятия-разработчика такова, что ресурсоёмкости выполнения отдельно взятых заказов будут существенно варьироваться от проекта к проекту, что является одним из источников неритмичности проектно-конструкторских работ.
Реализация производственной программы может быть осуществлена посредством каждой из М параллельно работающих групп исполнителей, образующих множество 2:
2 = ..., Zj,..., гм},
где г ■ - количество исполнителей в /-й группе. Известно нормативное время выполнения ' -й работы г'-го проекта
] Ч
в ■-й группе исполнителей:
Ц] = к]Ц, г = 1,..., N, ] = 1,..., М,
где - расчетная или нормативная трудоемкость исполнения г'-го заказа; к ■ _ поправочный коэффициент, учиты-г ]
вающий особенности организации производственного процесса в ]-й группе исполнителей. На величину к/ оказывает влияние обширное множество разнообразных объективных и субъективных факторов, поэтому конкретное значение к ■ может быть определено, например, с помощью экспертизы, методика проведения которой рассмотрена,
например, в [7-9]. Совокупность всех поправочных коэффициентов к/ образует множество К:
К = {к1, ..., км }.
Для каждого конкретного проекта величина ( ■ представляет собой сумму трудоемкостей выполнения
Ч
всех входящих в заказ работ. Нулевое значение ' свидетельствует о невозможности по каким-либо причинам реа-
Ч
лизации г'-го производственного задания в /-й группе исполнителей. Совокупность параметров ^ ■■ образует множе-
■
ство Т:
Т = {t1b■■■, ^tNM }. В качестве решения данной задачи определим матрицу булевых переменных
X = {хп,..., ху,..., XNм},
единичные значения которых будут обозначать факт распределения -го производственного задания в ■-ю группу исполнителей:
Г0
Хч = х^ = 1 ,,' = 1,..., N, ■ = 1,...,М .
2 =
Каждую группу исполнителей из множества 2 будем характеризовать её проектным потенциалом, под которым подразумевается некоторый параметр , характеризующий потенциальные возможности (квалификации)
группы исполнителей:
И/ = Фэ • , ■ = 1, М ,
где Фэ - эффективный фонд времени работы группы исполнителей, значение которого в свою очередь определяет-
э
ктивный фонд времени работы груп ся по формуле:
Фэ = Д • См • К^
где Д - полное число рабочих смен группы исполнителей в планируемом периоде; См - продолжительность одной рабочей смены; Ки - нормативный коэффициент использования рабочего времени исполнителей группы. Количество рабочих смен Д рассчитывается по формуле:
Д = Д1(^кд _ твпд)_ твпд,
где Д1 - сменность работы группы исполнителей; т - число календарных дней в плановом периоде; -
' ■ 1 кд впд
число выходных и праздничных дней в плановом периоде.
Значение коэффициента Ки (например, 0,75) устанавливается, как правило, исходя из конкретных производственных условий на предприятии-разработчике.
Совокупность параметров / ■ образуют множество Н:
Н = {/ц,..., Им}.
Исходные данные для расчета, которыми являются значения элементов множеств Б, 1, Т, К, Н, могут быть представлены в виде табл. 1. В табл. 2 представлена матрицаX, содержащая результаты расчета.
Таблица 1
' —Проекты Группы — d\ d2 d3 dN hJ kJ
z1 t11 t12 t13 tM 1 h1 k1
z2 t21 t22 t23 tM 2 h2 h
zM tM 1 tM 2 tM 3 tMN hM kM
Таблица 2
Матрица X результатов распределения производственных заданийпо группам исполнителей_
' ■—Проекты Группы ■— d1 d2 d3 dN
z1 X11 X12 X13 XM1
z2 X21 X22 X23 XM 2
zM XM1 XM 2 XM 3 XMN
Целевую функцию для данной задачи запишем в следующем виде:
( N ^
м Е
Нх)=Е 1 -]=1
i=1
hJ
V У
Цель оптимизации заключается в достижении по каждой группе исполнителей установленной загруженности заказами в плановом периоде, что соответствует минимуму целевой функции:
F (х) ^ min.
Такой критерий оптимальности будет одновременно удовлетворять условию равномерности загрузки работами исполнителей в группах.
Установим рациональные ограничения для рассматриваемой задачи. Во-первых, чтобы проект может быть осуществлен, количество временных ресурсов всех групп исполнителей H должно быть не менее полного объема запланированных работ T:
M N
Е hj > Еditi . j=1 i=1
Во-вторых, для каждой j-й группы исполнителей должно выполняться условие ограниченности ее временных ресурсов:
N
ЕditijXij < hj, j = 1,..., M. i=1
В-третьих, если предположить, что каждый проект из множества D является неделимым объектом, то при этом он может быть распределен целиком только одной группе исполнителей из множества Z:
M
Е Xij = 1, i = 1,..., N . j=1
Окончание процесса оптимизации происходит по условию распределения по подразделениям всех производственных заданий:
M N
Е Е ху = N ■ j=1i=1
В выполненной постановке данная задача относится к категории целочисленных (
, , M N
Xij g {0,1}, i = 1,...,N, j = 1,...,M ) несбалансированных ( е H ■ Ф Еdt- M Ф N) линейных задач оптималь-
j=1 j i=1 i i
ного распределения ресурсов и известна также, как задача о многомерном ранце (рюкзаке, контейнере и т. п.) [10]. Задачи целочисленного линейного программирования относятся, строго говоря, к классу нелинейных (и поэтому трудно решаемых) задач, для решения которых должна использоваться какая-нибудь специальная модификация симплекс-метода, предназначенного и широко используемого для решения линейных задач математического программирования, либо комбинаторные или эвристические алгоритмы [11]. Специально для решения широкого спек-
тра задач оптимизации линейного и нелинейного характера в работе [12] был представлен метод градиентно-случайного поиска (без ограничений и с ограничениями), позволяющий с достаточно высокой степенью точности и при относительно невысокой сложности алгоритма находить оптимальное решение. Эффективность этого метода еще более повышается при использовании современных компьютеров типа HEDT (High-End Desktop), оснащенных топовыми моделями процессоров Intel или AMD с экстремально высокими вычислительными мощностями.
Принцип неделимости проекта может оказаться достаточно жестким условием в процессе оперативно-календарного планирования работы подразделений предприятия-разработчика. В некоторых случаях производственные условия предприятия-разработчика могут позволить разделить каждый проект на составные части и одновременно выполнить их более чем в одном производственном подразделении или на нескольких параллельно работающих предприятиях-разработчиках. Алгоритм поиска оптимального решения в этом случае существенно упрощается,
так как в этом случае на переменные x ■ ■ будут накладываться менее строгие ограничения:
U
Xj > 0, i = 1,..., N, j = 1,..., M .
В такой постановке данная задача становится непрерывной и для ее решения может быть использован
один из вариантов стандартного симплекс-метода или метода случайного поиска. Окончательное решение задачи в
этом случае получается путем приведения полученных значений x ■ ■ к диапазону [0, 1]:
U
* xij , Xj = -j ,i= 1,..., N, j = 1,..., M'
Z xij i=1
*
где x■■ - нормированное значение переменной x■■, являющееся коэффициентом пропорциональности между со-
U ■
ставными частями разделяемого проекта.
Таким образом, в специализированной проектно-конструкторской организации, разрабатывающей сложные виды техники, необходимо наличие оптимальной организационно-технологической структуры. Одной из ключевых задач формирования такой структуры является создание системы планирования проектно-конструкторской деятельности. Эффективная система гибкого планирования во многом обеспечивает ритмичность проектно-конструкторских работ, в которых участвует большое количество исполнителей, что среди прочих факторов обеспечивает стабильное качество выпускаемой технической документации и в конечном итоге - качество авиационной техники. Рассмотренная методика распределения проектов по группам исполнителей (проектантов) предприятия-разработчика авиационной техники с использованием критерия максимально допустимой и равномерной загрузки исполнителей позволит обеспечить стабильность производственного процесса и качество изготавливаемой продукции.
Практическая реализация предлагаемых подходов к эффективному планированию проектно-конструкторских работ за счет оптимального распределения проектов по подразделениям предприятия-разработчика поэтапно осуществляется холдинге «Вертолеты России». В результате внедрения первых методов оптимального планирования увеличился выход годной технической документации с первого прохождения всей цепочки контрольных операций.
Список литературы
1. Вапнярская, О.И. Генезис и современные подходы к определению кастомизации // Сервис в России и за рубежом. 2014. Т. 8. № 6. С. 189-201.
2. Жилкин О.Н., Лопаткин Р.В. Массовая кастомизация. Влияние на конкурентоспособность авиастроительных предприятий и развитие их индустриальных моделей // Вестник Евразийской науки. 2018. №5. [Электронный ресурс]. URL: https://esj.today/PDF/49ECVN518.pdf (дата обращения: 30.10.2023).
3. Романовский Р.С., Петросова И.А., Андреева Е.Г. Массовая кастомизация как перспективное направление в развитии промышленного производства // Костюмология. 2021. Т. 6. № 4. [Электронный ресурс]. URL: https://kostumologiya.ru/PDF/05TLKL421.pdf (дата обращения: 30.10.2023).
4. Короткевич, М.З. Использование цифровых технологий в разработке вертолетной техники // АвиаСоюз. 2021. № 6 (88). С. 32-36.
5. Трушин Н.Н. Некоторые аспекты организации творческой работы студентов и аспирантов // Образование и проблемы развития общества. 2022. № 2 (19). С. 74-84.
6. Трушин Н.Н. Организационно-технологическая структура производственного процесса на машиностроительном предприятии. Тула: Тул. гос. ун-т., 2003. 230 с.
7. Анцев В.Ю., Трушин Н.Н., Федоров А.В. Разрешение неопределенностей в задачах технологического проектирования на основе метода экспертных оценок // Технологическая системотехника: Сб. трудов первой между-нар. конф. Тула: ТулГУ, 2002. С. 229-233.
8. Волков В.И. Основы теории и практики экспертной деятельности. М.: Академия менеджмента инноваций, 2003. 192 с.
9. Обоснование состава оборудования универсального уборочного комплекса на основе квалиметриче-ской оценки / В.Ю. Анцев, П.В. Витчук, Н.А. Витчук, В.А. Носов, А.А. Сидоров // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып 4. С. 464-469.
10. Тимковский В.Г. Дискретная математика в мире станков и деталей. Введение в математическое моделирование задач дискретного производства. М.: Наука, 1992. 144 с.
11. Чудаков А.Д., Фалевич Б.Я. Автоматизированное оперативно-календарное планирование в гибких комплексах механообработки. М.: Машиностроение, 1986. 224 с.
12. Ковешников В.А., Трушин Н.Н. Программное обеспечение задач нелинейной оптимизации // Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках. Тамбов: ТамбГУ, 2001. Вып. 2. С. 30-32.
Фетисов Михаил Николаевич, заместитель исполнительного директора, [email protected], Российская Федерация, Московская область, Люберецкий район, поселок Томилино, НЦВ Миль и Камов
FORMALIZATION OF THE WORK PLANNING PROCESS OF A DESIGN AND CONSTRUCTION ORGANIZATION
M.N. Fetisov
The features of the multi-level structure of the domestic aircraft industry and the resulting problems of organizing joint work of development enterprises and manufacturing enterprises are considered. It is shown that in conditions of limited material resources and a shortage of qualified engineering personnel, one of the urgent tasks is the task of organizing rhythmic and effective design activities of the developer enterprise. Objective and subjective reasons for the irregular work of the development enterprise in the process of designing design documentation have been established and two levels ofplanning of design work related to the distribution of production tasks (projects) among groups of performers have been identified. A technique is proposed for formalizing the process of distributing design and construction work among groups ofperformers, based on solving the problem of optimal container loading and the principles of integer programming. A mathematical model is presented for a step-by-step solution to the problem of optimal distribution and planning of projects, developed using a gradient-random search method based on high-performance computing systems such as HEDT.
Key words: project, design activities, planning, distribution of work.
Fetisov Mikhail Nikolaevich, deputy executive director, [email protected], Russian Federation, Moscow region, Lyubertsy district, Tomilino village, NCV Mil and Kamov
УДК 005.6
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-79-80
БИНАРНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА И ВОСТРЕБОВАННОСТИ ЭЛЕКТРОННОГО КОНТЕНТА
И ЕЕ ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПРОГНОЗ
В.Г. Мосин, В.Н. Козловский, Д.И. Благовещенский
В статье исследован показатель качества и востребованности электронного контента с точки зрения его бинарной классификации с разделением на класс с низкой долей востребованности и класс с высокой долей востребованности. Построена модель для прогноза классификации. Показано, что использование вероятностного прогноза принадлежности к классу позволяет повысить эффективность модели по сравнению с дефолтным бинарным прогнозом.
Ключевые слова: контент, оценка качества, анализ данных, бинарная классификация, scikit-learn,
pandas.
Прогнозирование востребованности контента на основе моделей машинного обучения имеет высокую актуальность в современных медиа, и этому есть несколько важных причин.
Прежде всего, это увеличение конкуренции [8]. С ростом количества контента, конкуренция за привлечение внимания аудитории становится все более жесткой. Точное прогнозирование востребованности контента позволяет создавать более привлекательный и интересный контент, который может более эффективно привлекать и удерживать пользователей.
Кроме того, прогнозирование востребованности контента позволяет оптимизировать бюджет и ресурсы, распределяя их наиболее эффективно. Зная, какой контент будет популярным, можно сосредоточиться на его производстве и продвижении, тем самым снизив затраты на контент, который может не найти достаточный отклик у аудитории.
Наконец, прогнозирование позволяет анализировать текущие тренды и предсказывать будущие. Это может быть полезным для создания нового контента, который будет актуальным в будущем, и для прогнозирования развития рынка контента в целом.
Все эти факторы делают задачу прогнозирования востребованности контента на основе моделей машинного обучения весьма важной для создателей контента, медиа- и развлекательных компаний, маркетологов и пользователей [2].
Теоретическая часть. Задача бинарной классификации в машинном обучении заключается в отнесении объектов к одной из двух возможных категорий [9, 10]. Это означает, что модель обучается разделить данные на два класса, условно 'положительные' и 'отрицательные'. В медиа-индустрии широкое распространение получила задача разделения позитивного или негативного отношения к тексту, комментарию, видеоролику и т. д.
Важной частью задачи бинарной классификации является оценка качества модели, которая может выполняться с помощью метрик, таких как точность, полнота, F-мера и мера AUC. Оценка позволяет измерить, насколько точно модель предсказывает классы и насколько хорошо она может обобщать на новые данные.
В нашей работе мы используем метрику AUC , которая является одной из самых важных и информативных метрик в задаче бинарной классификации [4, 5, 7].
Постановки задачи. Имеются данные об объектах, в качестве которых выступают видеоролики, размещенные на канале одного из ведущих хостингов.
