Особенности оценки эффективности деятельности передвижных авторемонтных мастерских при обслуживании автомобильной техники

Особенности оценки эффективности деятельности передвижных авторемонтных мастерских при обслуживании автомобильной техники

А.И. Недолужко, А.А. Котесова, М.Ф. Детлер, А.В. Криворотов,

А.Ю. Парубец

Донской государственный технический университет, Ростов - на - Дону

Аннотация: Рассматриваются особенности деятельности передвижных авторемонтных мастерских. Предложены математические модели определения показателей, учитывающие случайность поступления требований на обслуживание и продолжительность самих обслуживаний.

Ключевые слова: передвижная авторемонтная мастерская, вероятность, критерии, комплексный показатель, эффективность.

В настоящее время техническое обслуживание и ремонт автомобильной техники проводится на стационарных сервисах и передвижными авторемонтными мастерскими (ПАРМ). ПАРМ применяются для профилактических, ремонтных и аварийных работ на автомагистралях, в армии, в сельском хозяйстве, на крупных горнодобывающих и нефтедобывающих предприятиях. Эффективность работы ПАРМ определяется её стратегией и территориальным распределением потребителей. Сравнительная оценка эффективности работы ПАРМ может быть произведена с использованием обобщенного критерия

П = 2 ПК1 • КВ1

1=1 (1) где П^- комплексный показатель по i-му оцениваемому параметру, К^ -коэффициент весомости i-го комплексного показателя (определяется методом Дельфи, методом «мозговой атаки» и др.), i = 1,2,3,...,n — число оцениваемых параметров. Комплексный показатель по i-му оцениваемому параметру предприятия определяют по формуле

n

ПК1 = 2 К j " КВj

j= ,

где К —единичный показатель, характеризующий состояние ]-го фактора, влияющего на комплексный показатель оцениваемого параметра (для всех составляющих оцениваемых параметров К = 0...1); К — коэффициент весомости ]-го фактора; ] —1,2,3...п — число факторов, влияющих на оцениваемый параметр.

Большинство исследователей в качестве обязательных оцениваемых параметров предлагают включать [1-5]: Объем и номенклатуру оказываемых услуг (работ); техническая оснащенность ПАРМ и её кадровое обеспечение, оборудование и возможность осуществления технического контроля, экологическую безопасность, экономические требования. Вместе с тем, оценка некоторых единичных показателей для ПАРМ имеет ряд особенностей, заключающихся в случайности моментов поступления требований на обслуживание, продолжительность самих обслуживаний и территориальным размещением потребителей услуг[6-8]. Для оценки таких показателей используем аппарат марковских случайных процессов[9,10]. На рисунке 1 приведен простейший размеченный граф состояния системы

Л,2 Л2,3

—л ->

Б1/р1 Б2/р2 Б3/р3

<- ->

Л2,Ш Л,2

Рис. 1 Граф состояния системы

где Б1-рабочее состояние (выполнение работ); Б2- транспортное состояние (перемещение к месту ТО и ремонта, пункту дислокации и т.п,);

Л

Б3-нерабочее состояние ПАРМ (пункт размещения); ^ -плотности вероятностей перехода ПАРМ из состояния Si в состояние Р^вероятность состояния ПАРМ в момент времени 1^. Имея данные по плотности

вероятностей переходов у , рассчитаем вероятности всех состоянии системы в разные моменты времени. Для размеченного графа состояния система уравнений А.Н.Колмогорова примет вид:

Ф1() _ О р р —7— _ -О12р1 + О21 р2 т

Р^ ) _ °12 р1 + °32 рз - 021р2 - °23 р2 т

тРз

т

°32 р3 + О23 р2

Найдем финальные вероятности, характеризующие среднее время пребывания ПАРМ в соответствующих состояниях, приравняв левые части уравнений нулю и используя соотношения Р1+Р2+Р3=1.Получим:

Р1 _ 1:

1 + + О23°12

О21 °32°:

Р2 _

_ °12

21 У

О

Р1;

Р3 _

О23°12 °32О2

Р

'21

Циклические марковские процессы могут применяться для анализа работы автомобилей (рис.2). При этом автомобиль может быть исправным и работать (Б1), ожидать ремонта (Б2), ремонтироваться (Б3), ожидать работы после ремонта (Б4) и снова работать (Б1). Для предельных вероятностей dP/dt=0

Рис. 2 Схема марковского циклического процесса

Считая процесс пуассоновским, найдем плотности вероятностей переходов, связав их со средним временем пребывания ПАРМ в определенном состоянии

ti - 1/Я11+1 \1+1

'' , откуда ''

С учетом

Г

!/* Л.1 -1/tr

11 или в общем виде, п1 п

Р1 -1

1 + =

V

и

12 + Ч + ... + ^

Рк- КX t1

1-1

Определим среднее время пребывания ПАРМ в соответствующих состояниях для нескольких пунктов технических воздействий. Для постоянной скорости перемещения имеем:

п+1

п+1

X ^ & - 1

X 4

V

где Ь1 -расстояние между пунктами технических воздействий и расположением (дислокацией ПАРМ); п-число территориальных требований на техническое воздействие; п+1-число транспортных состояний ПАРМ с учетом возвращения к месту базирования. Суммарное время работы ПАРМ в течение смены равно:

Xtpi - tнв££тв

i-1 i-1 ]-1

где 1Р1-время технических воздействий на 1-м участке; ^-нормативная трудоемкость ]-го воздействия (ТВ^ равная обратной величине часовой производительности ПАРМ, т-число видов технических воздействий. Продолжительность технического воздействия для конкретного требования является случайной величиной, влияние на которую оказывает множество факторов. В ряде работ эти факторы предлагают учитывать с помощью различных коэффициентов [1-4]

тв - Т • КмКДКПРу

] т С • Р • Кт

у

^пт j

где - трудоемкость ]-го технического воздействия; Км]- коэффициент

учитывающий уровень механизации работ при ]-ом воздействии; Кд-коэффициент, учитывающий достоверность информации при диагностике; Кщ -коэффициент учитывающий потери рабочего времени по организационным причинам при ]-ом воздействии; Тсм- продолжительность смены; С-число смен; Р]-среднее число одновременно работающих на посту при ]-ом воздействии; К^- коэффициент учитывающий сложность работ и квалификацию рабочих.

Время нахождения в пункте дислокации можно определить по

зависимости:

Тд = в-Т

см

(п+1 п+1 ^ X ^Л + X ¡Р1

V 1=1 ¿=1 У

в"

где^ определяет форму работы ПАРМ (вахтовый метод, либо с ежедневным возвращением в пункт дислокации после завершения работ).

С учетом выражений (3), (6)-(9) определим вероятность нахождения ПАРМ в работе на первом пункте

Рр1 =

1 + -

X ТВ,

1=1

п+1

X

ь.

1V

ХХщ

¿=1 1=1 + —--+

п

' п+1 п+1 Л

вТсм "IX+Х

. ¿=1 ¿=1 У

Вероятность нахождения ПАРМ в пути:

п+1

X ь

р2=Р1—

2 1 т

¿=1

X ТВ1 .V

1=1

ср

Вероятность нахождения ПАРМ в пункте дислокации:

1

1

р =_р_

3 т С п+1 п Л

XТБ^рГы - X'*+£1

]=1

1Рг

V г=1 г=1 У

Рассмотрим пример: с трех пунктов поступили заявки на техническое обслуживание техники с объемом воздействий: на первом- одно ТО-3(18часов), на втором и третьем по 2 ТО-3.Пункты расположены на расстояниях 30 и 50 км соответственно, расстояние от места дислокации ПАРМ до первого пункта 35км, до последнего 45км. Продолжительность смены составляет 16часов. ПАРМ работает вахтовым методом 6 дней. Средняя скорость перемещения автомобиля составляет 60км/час.

Используя зависимости 7,8,10 находим: = 2.66ч, X ^ = 904

п+1 Т

1=1 V ' —

Тд = 3,34ч

Вероятность нахождения ПАРМ в рабочем состоянии на первом пункте РР1 = 0,162

На втором и третьем пунктах РР 2 = РР3 = 0,324

Суммарная вероятность нахождения ПАРМ в рабочем состоянии

X Рр*= 0,81

г= показатели эффективности работы ПАРМ зависят от величины

потока требований и его вариации, от производительности комплектующих её средств обслуживания. Для простейшего потока отказов вероятность появления определенного числа требований можно рассчитать по зависимости

р = £ е -

ка .

к!

где а 1 - среднее число отказов возникающих за время 1;,  -параметр потока отказов. В реальных условиях работы ПАРМ 1 обычно принимают равным 1 (1час, 1смена,1 неделя и т.п.). Случайность потока требований и продолжительность их выполнения приводят к издержкам функционирования всей системы. Эти издержки можно задать функционалом:

Ни = Ск+С2 • п +

где С1 - стоимость простоя автомобиля в очереди, к- средняя длина очереди, С2-стоимость простоя ПАРМ, п-количество простаивающих ПАРМ,  -параметр потока требований, м -интенсивность обслуживания. Требуется так организовать работу ПАРМ, чтобы Ни =шт.

Литература

1. Вишневецкий Ю. Т. Техническая эксплуатация, обслуживание и ремонт автомобилей. - М.: Дашков и К, 2006. - 380 с.

2. Власов В.М. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей. -М.: «Академия», 2003. - 480 с.

3. Васильев В.И., Жаров, С.П. Совершенствование методики корректирования нормативов управления эксплуатацией подвижного состава предприятий автомобильного транспорта региональных транспортных систем. // Современные проблемы науки и образования. 2012. №6. с. 7-9.

4. Детлер М.Ф., Криворотов А.В., Недолужко А.И., Парубец А.Ю. К вопросу применения нормативов планово-предупредительной системы технического обслуживания и ремонта к современным автомобилям // Инженерный вестник Дона, 2017, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4131

5. Кузнецов Е.С., Болдин А.П., Власов В.М и др. Техническая эксплуатация автомобилей. - М.: Наука, 2001. - 535 с.

6. Базанов А.В., Бауэр В.И., Козин Е.С Определение потребности в мобильных средствах для обеспечения работоспособности автотракторной техники при ремонте магистральных нефтепроводов// Научно-технический вестник Поволжья (Казань), 2012, №3. с. 50-53

7. Ключникова, О. В., Цыбульская, А. А., Шаповалова А.Г. Принципы выбора типа и количества строительных машин для комплексного производства работ // Инженерный вестник Дона, 2013, №4 URL: ivdon. ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2064.

8. Louit, D., Pascual, R. and Banjevic, D. Optimal Interval for Major Maintenance Actions in Electricity Distribution Networks // Electrical Power and Energy Systems. 2009. №31. pp. 396-401.

9. Samuel Karlin. A First Course in Stochastic Processes, 1968, p. 557

10. Weizsacker H. and Winkler G. (1990): Stochastic integrals. An introduction. Vieweg & Sohn, Braunschweig Wiesbaden. pp. 285-293

References

1. Vishneveckij Ju. T. Tehnicheskaja jekspluatacija, obsluzhivanie i remont avtomobilej [Technical maintenance, maintenance and repair of cars]. M.: Dashkov i K, 2006. 380 p.

2. Vlasov V.M. Tehnicheskoe obsluzhivanie i remont avtomobilej [Maintenance and repair of cars]. M.: «Akademija», 2003. 480 p.

3. Vasil'ev V.I., Zharov, S.P. Sovremennye problemy nauki i obrazovanija. 2012. №6. pp. 7-9.

4. Detler M.F., Krivorotov A.V., Nedoluzhko A.I., Parubec A.Ju. Inzenernyj vestnik Dona (Rus). 2017, №2. URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4131

5. Kuznecov E.S., Boldin A.P., Vlasov V.M i dr. Tehnicheskaja jekspluatacija avtomobilej [Technical operation of cars]. M.: Nauka, 2001. 535 p.

6. Bazanov A.V., Baujer V.I., Kozin E.S. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja (Kazan'), 2012, №3. pp. 50-53

7. Kljuchnikova, O. V., Cybul'skaja, A. A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2013, №4 URL: ivdon. ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2064

8. Louit, D., Pascual, R. and Banjevic, D. Optimal Interval for Major Maintenance Actions in Electricity Distribution Networks Electrical Power and Energy Systems. 2009. №31. pp. 396-401.

9. Samuel Karlin. A First Course in Stochastic Processes, 1968 p. 557

10. Weizsacker H. " and Winkler G. (1990): Stochastic integrals. An introduction. Vieweg & Sohn, Braunschweig Wiesbaden. pp. 285-293