Идентификация технической готовности транспортных и технологических машин крупного автотранспортного предприятия

Рассматривается крупное автотранспортное предприятие, машинный парк которого насчитывает сотни однотипных единиц транспортных и технологических машин осуществляющих обслуживание ряда пространственно удаленных друг от друга объектов (работа на карьерах, строительство, дорожные работы). Предложен подход к определению технической готовности подвижного состава крупного автотранспортного предприятия основанный на сборе и обработке статистической информации об отказах в работе транспортных средств и предложенной имитационной модели определения технической готовности автотранспорта. На основе статистического подхода разработан алгоритм идентификации технической готовности автотранспортных и технологических машин. Проведен численный эксперимент по определению вида аппроксимирующей функции для определения времени вывода автотранспорта в ремонт. В ходе имитационного моделирования по идентификации технической готовности автотранспортных и технологических машин получены данные, позволяющие обосновано определить время начала ремонта каждой из машин, что позволяет заранее начать подготовительные работы к ремонту, тем самым сократив время простоя машин в ремонте. В результате работы появляется возможность поддержки принятия управленческих решений по составлению и корректировке планов перевозок на удаленных строительных объектов, ведущей к повышению эффективности деятельности крупных автопредприятий.

1. Аксенова З.И., Бачурин А.А. Анализ производственно-финансовой деятельности автотранспортных предприятий. М.: Транспорт. 2008:255.

2. Drury C.M. Management and cost accounting. Luxembourg: Springer. 2013:874. DOI: 10.1007/978-1-4899-6828-9.

3. Салих Х.С., Егоров С.Я., Затонский А.В., Фелькер М.Н. Постановка задачи определения технической готовности подвижгого состава автотранспортного предприятия. ООО Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: «Естественные и технические науки» 2020; 2.

4. Агеева Е.В., Сабельников Б.Н., Щербаков А.В., Пыхтин А.И. Повышение эффективности процесса технической эксплуатации транспортных средств за счет применения метода дистанционной диагностики. Известия Юго-Западного государственного университета. 2018;22,6(81):6-13.

5. Wróbel, R. , Andrych-Zalewska, M. , Dimitrov, R. Diagnostic telemetry system Journal of KONES. 2016; 23(4): 569-574. DOI:10.5604/12314005.1217306.

6. Затонский А.В., Беккер В.Ф., Плехов П.В. Внешние связи информационной модели системы управления техническим состоянием оборудования. Современные наукоемкие технологии. 2009;7:78-79.

7. Zatonskiy A.V. Verification of Kolmogorov equation usability for reproduction and death processes. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2019;19(3): 60-67. DOI: 10.14529/ctcr190306.

8. Кожин А.П. Математические методы в планировании и управлении грузовыми автомобильными перевозками. М.: Высш. шк. 2005:201.

9. Квятковская И.Ю. Система управления региональным транспортным кластером. Датчики и системы. 2009; 5:7-11.

10. Кирин Ю.П., Затонский А.В., Беккер В.Ф. Построение моделей динамики сложных технологических объектов в позиционных системах управления Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2009;3(27):25-28.

11. Громов H.H., Персианов В.А. Управление на транспорте. М.:Транспорт. 2015:336.