Закономерности взаимодействия элементов системы формирования профессионально-квалификационного состава производственных рабочих при ремонте транспортно-технологических машин

Закономерности взаимодействия элементов системы формирования профессионально-квалификационного состава производственных рабочих при ремонте транспортно-технологических машин

С.В. Елесин, С.Ю. Кичигин, В.Н. Пермяков Тюменский государственный нефтегазовый университет, Тюмень

Аннотация: В результате выполненных исследований идентифицирована структура системы формирования профессионально-квалификационного состава производственных рабочих при ремонте машин. Установлены закономерности взаимодействия элементов указанной системы. Полученные результаты позволяют создать имитационную модель для оптимизации профессионально-квалификационного состава ремонтных рабочих. Такая модель позволяет выявить закономерности влияния различных факторов на профессионально-квалификационный состав производственных рабочих зон, участков технического обслуживания и текущего ремонта транспортных предприятий. Имитационная модель реализована в виде программы для ЭВМ. Использование полученных результатов на практике позволяет снизить сумму затрат на подготовку персонала и потерь от недостаточной квалификации ремонтных рабочих. Ключевые слова: состав производственных рабочих, транспортные предприятия, квалификация производственных рабочих, транспортно-технологические машины, моделирование.

В настоящее время социально-экономические цели транспортных предприятий и сервисных центров по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей достигаются за счет реализации различных научных, организационных, технических, экологических и экономических мероприятий.

Исследованиями различных авторов установлено, что персонал технической службы транспортных предприятий и сервисных центров по техническому обслуживанию (ТО) и ремонту автомобилей является одним из определяющих факторов [1-3].

Результаты ранее выполненных исследований [4-10] можно использовать для определения оптимального профессионально-квалификационного состава производственных рабочих текущего ремонта автомобилей и транспортно-технологических машин для проектирования и

реконструкции автотранспортных предприятий (АТП), предприятий сервиса по ТО и ремонту. Результаты исследований авторов можно также использовать при оценке эффективности работы предприятий.

При разработке модели формирования профессионально-квалификационного состава производственных рабочих для автотранспортных предприятий, сервисных центров, с учетом ранее выполненных исследований [11-22] были установлены закономерности взаимодействия элементов системы формирования профессионально -квалификационного состава производственных рабочих.

Разработанная модель системы в целом - имитационная модель предназначена:

- для моделирования потока поступления автомобилей на проведение ремонтных воздействий, учитывая случайную и сезонную неравномерность;

- для моделирования затрат времени по каждому техническому воздействию;

- для определения суммарных затрат на оплату труда производственных рабочих текущего ремонта, определения затрат от простоя автомобилей в очереди на текущий ремонт и определения оптимального профессионально - квалификационного состава производственных рабочих.

Критерием эффективности был выбран минимум затрат при работе системы текущего ремонта за год:

33П + 3ПРОСТ + 3ПОВТ + 33Ч ^ тт

где 33П - затраты, включающие зарплату и затраты при подготовке рабочих текущего ремонта;

3

ПОВТ - затраты по устранению повторных отказов после ремонта;

3

ПРОСТ - затраты, возникающие при простое автомобилей и транспортно-технологических машин в ремонте; 3

34 - затраты приходящиеся на запасные части. Общая схема определения оптимального профессионально -квалификационного состава производственных рабочих текущего ремонта в зависимости от затрат на оплату их труда, от затрат при простое автомобилей в ремонте, в соответствии с требованиями системного подхода представлена в следующем виде (рис. 1).

В результате исследования системы определена ее структура. Элементы изучаемой системы были распределены по четырем уровням. Закономерности взаимодействия этих элементов рассматривали в соответствии с выбранными уровнями. Рассмотрим уровень №4.

Для расчета суммарных затрат 3сум, выбрана аддитивная модель вида:

3 = 33П + 3 о + 3 + 3 + 33Ч

сум. 3П поог. прост. повт. 3Ч

3

где 3П - затраты на зарплату, тыс. руб;

3

по0г - затраты при подготовке исполнителей, тыс. руб;

3прост. - затраты, возникающие при простое автомобилей и транспортно-технологических машин в ремонте, тыс. руб;

3

по™. - затраты по устранению повторных отказов после ремонта, тыс.

руб.

В общем виде модель имеет вид:

33П = 33Пм  (%) • (1 + ^) • (1 + %) • Кс„.  Тм

100 100 100

Оптимальный профессионально-квалификационный состав исполнителей

З3П (Я) + ЗПрост (Я) + ЗПовт (Я) + (Я) ^ Шп

—^Уровень'

—^Уровень:

—^Уровень:

—^Уровень '

Рис. 1. Схема определения профессионально - квалификационного состава производственных рабочих текущего ремонта уровень 1- факторы; уровень 2 - параметры восстановления; уровень 3 -параметры зоны ТР; уровень 4 - затраты; уровень 5 - оптимальный профессионально - квалификационный состав исполнителей

где ЗЗПм - базовая месячная зарплата, руб/мес.;

КЗПр - районный коэффициент, %;

п - подоходный налог, %;

Н

ЕС - единый социальный налог, %;

^исп. - количество рабочих, чел.;

т

м - период моделирования, мес.

Зависимость ЗЗПм от тарифного разряда представим в виде

квадратичной модели:

Ззпм = А + А  я + 4 • я2,

где я - тарифный разряд рабочих;

ЗЗП1 - базовая зарплата рабочих первого разряда;

А1 , А2 - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Учитывая, что температура воздуха - главный фактор, определяющий климат в регионах Севера, предположим, что существует зависимость величины районного коэффициента к заработной плате от температуры воздуха. Это влияние будем описывать квадратичной моделью вида:

КЗПр = А) - А  Код + А  teо3д1,

где 1возд - средняя годовая температура воздуха, °С;

А, А1, А - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Затраты при подготовке рабочих, Зподгм, включают разовые затраты на переподготовку и периодические затраты, связанные с повышением квалификации. В дальнейших расчетах используем такой показатель, как среднемесячные затраты при подготовке рабочих.

З = З  N т

подг. подг.м исп. м ?

подг.м - среднемесячные затраты при подготовке рабочих, руб/(мес.-

чел.);

Nис. - количество рабочих, чел.; т

м - период моделирования, мес. Затраты при подготовке рабочих средние за месяц, Зподгм, руб/(мес.-

чел.),

Зподг.м = А + А  Я + А

где К -тарифный разряд рабочих;

А, А, А - коэффициенты, определяемые эмпирически. Потери из-за простоев автомобилей в ТР Зпрост., тыс. руб

Зпрост. Тпрост. Пч ,

где тпрот - затраты времени при простое автомобилей в ремонте, ч;

Пч - прибыль за час работы автомобиля на линии, тыс. руб. Затраты, при наличии повторно возникающих отказов после ремонта З , тыс. руб

повт. ? ^^ ^

Зповт. NГисп.повт. ЗЗПисп.повт.;

Т

N _ повт. .

исп.повт.

З

ЗПисп.повт.

ФРВ

N

исп.

где ^спповт - количество рабочих, необходимых для устранения

повторно возникающих отказов, чел.;

ЗЗПисп.повт. - затраты на ЗП и подготовку рабочих, необходимых для устранения повторно возникающих отказов, тыс. руб. / 1 исп.;

Тповт. - трудоемкость устранения повторно возникающих отказов после ремонта т., чел.-ч;

ФРВ - фонд рабочего времени исполнителя, ч.

Затраты, необходимые для приобретения запасных частей ЗЗЧ, тыс.

руб.

Озч ' Тсум.

з = зч 1000

где Qзч - расход ЗЧ, тыс. руб. / 1000 км;

тсум. - общий (суммарный) пробег автомобилей, км. Рассмотрим уровень № 3.

Количество рабочих , чел. текущего ремонта:

Т

N = ,

исп ФТ '

где ТТР - объем работ текущего ремонта в рассматриваемом периоде,

чел-ч;

Фт - фонд времени в рассматриваемом периоде технологически необходимого рабочего при работе в одну смену, ч. Объем работ текущего ремонта ТТР , чел.-ч: 1  т

Т = ТРф сум. ТР = 1000 ,

где 1ТРф -удельная трудоемкость текущего ремонта - фактическая, чел.-ч/1000 км;

Тсум. - общий (суммарный) пробег автомобилей, км.

Технологически необходимое количество постов текущего ремонта

ХТРн , ед.:

Т

Х =

ТРн

ТР

где Ттр - объем работ текущего ремонта, чел.-ч;

Фп - фонд времени поста в рассматриваемом периоде, ч;

^испл - количество рабочих на посту. Расход ЗЧ QЗЧ, тыс.руб./1000 км:

Оэч = &Чн  КУМ  К11  К12  К2  К3  (1 +

где QЗЧн - норматив расходов на ЗЧ, тыс. руб./1000 км; КУМ - коэффициент уровня механизации;

К11 - коэффициент, влияния режимов работы автомобилей и транспортно-технологических машин;

К12 - коэффициент, влияния дорожных условий;

К2 - коэффициент, зависящий от модификации подвижного состава;

К

3 - коэффициент, влияния климатических условий;

К7 - поправка, учитывающая качество выполненных работ текущего ремонта.

Влияние уровня механизации будем описывать квадратичной моделью

вида:

К = А  У А

где Ум - уровень механизации, %;

Ум, А - коэффициенты, определяемые эмпирически. Время простоя автомобилей и транспортно-технологических машин в текущем ремонте т^тр , ч:

V простТРн \ 1000 П

т =_тр.

прост.ТР 5

П тпрост.ТО

где тпростТРн - норма времени простоя автомобилей и транспортно-технологических машин в ТО и ТР, ч/1000 км;

- общий (суммарный) пробег автомобилей и транспортно-технологических машин, км;

Птр _ производительность труда рабочих, %;

коэффициент использования рабочего времени; Тпрост.то _ время простоя автомобилей и транспортно-технологических

тр.

П _

машин в ТО, ч

Объем работ, связанных с повторно возникающими отказами после текущего ремонта, чел.-ч:

т..

повт. сум.

1000

С™. _ удельная трудоемкость работ, связанных с повторно возникающих отказов после текущего ремонта, чел.-ч/1000 км;

_ общий (суммарный) пробег автомобилей и транспортно-технологических машин, км.

Рассмотрим уровень № 2.

Известно, что качество труда, %, зависит от тарифного разряда рабочих и уровня их специализации. Это влияние будем описывать моделью вида:

КтР= (А + А • щ*)) • Кусп,

где А0, А _ коэффициенты, определяемые эмпирически;

* _ тарифный разряд рабочих;

КУп _ коэффициент, влияния уровня специализации.

Графический вид рассматриваемой модели представлен на рис. 2.

Коэффициент, определяющий влияние на качество труда уровня специализации исполнителей:

К

КУсп. =

тРУсп. .

100

КтрУсП, = В0 • еХР(В1 УСПХ

где В0, В1 _ коэффициенты, определяемые эмпирически.

У

СП. _ уровень специализации.

100

- 80 СП

ч:

I? 60

о ф

т го

40

20

1 2 3 4 5

Квалификационный разряд исполнителей

Рис. 2. Зависимость качества труда рабочих от их тарифного разряда

110

100

го

ч: >

ср

о ф

т го

90 -

80

70

60

0,94 0,95 0,96 0,97 0,98 Уровень специализации

0,99

1,00

Рис. Ошибка! Текст указанного стиля в документе отсутствует. 3.

Влияние уровня специализации производственных рабочих на качество

труда

Производительность труда Птр % зависит от квалификации

производственных рабочих и организации производства текущего ремонта. Выдвинем предположение, что эту зависимость можно представить моделью вида:

А

Птр. = (4) - ' Корг.';

ПтР= (4) + 4  ЩЩ)  К орг., 4 4

где

- коэффициенты, определяемые эмпирически;

0

* _ тарифный разряд рабочих;

Корг. _ коэффициент, определяющий уровень организации и управления производством текущего ремонта: Корг = 1,0 при отсутствии ЦСУП; Корг = 1,1 при наличии ЦСУП.

о о

X -О

с;

<и

ч о ш

со ^

а с

100

80 -

60 -

40

20

1 2 3 4 5

Квалификационный разряд исполнителей

Рис. 1. Влияние квалификации рабочих на производительность труда

Общий (суммарный) пробег всех автомобилей в парке в рассматриваемом периоде, км:

Ь =А • I•т ,

сум. с М

где Ас _ среднесписочное количество автотранспортных средств, ед.;

I _ интенсивность эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин, км/мес.;

тм - период моделирования, мес.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от режима работы автомобилей и транспортно-технологических машин Кп можно представить моделью вида:

в

ки = В0 + -в.,

'т

где Ут _ средняя техническая скорость, км/ч;

0

В0, В1 - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от дорожных условий К12 можно представить моделью вида:

К12 = В2 + В3  /\

где / - коэффициент сопротивления качению;

В2 , В3 , В4 - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от климатических условий К3, можно представить моделью вида:

Кз = 1 + 4  (1возд- 4)2,

где 1втд - температура воздуха, °С;

А-1, Л - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от «возраста» автомобилей и транспортно-технологических машин К4 можно представить моделью вида:

К 4 = 40  ЬНЭ 1 ,

где ЬНЭ - пробег с начала эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин, доли их пробега до КР;

4), Д - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от количества обслуживаемых автомобилей и транспортно-технологических машин К51 можно представить моделью вида:

К51 = 4) - 4  Ьп(4с),

где Лс - среднесписочное количество автотранспортных средств и транспортно-технологических машин, ед;

4) , 41 - коэффициенты, определяемые эмпирически.

Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от количества технологически совместимых групп автомобилей и транспортно-технологических машин К52 можно представить моделью вида:

К52 = 4 + А1 • Птс ,

где птс _ количество технологически совместимых групп автомобилей и транспортно-технологических машин, ед.;

4, 4 _ коэффициенты, определяемые эмпирически. Зависимость коэффициента корректирования показателей надежности от интенсивности эксплуатации автомобилей К6 можно представить

моделью вида:

Кб = 4 + 4-,

где I _ интенсивность эксплуатации, км/мес.; 40, Д _ коэффициенты, определяемые эмпирически.

Доля повторно возникающих отказов после текущего ремонта К7,:

К

К = 1 --

тр.

100

где Ктр. _ коэффициент качества труда. Уровень специализации рабочих Уси.:

К п • N0

^ = 1 -

п ОБ .

N

исп.

Кп = 1 + Дп,

где N0Б _ количество бригад, выполняющие однородные технические воздействия, ед.;

Кп _ коэффициент, определяющий перекрытие операций, которые закрепленны за разными исполнителями;

Дп - доля операций, выполняемых совместно разными исполнителями.

Удельная трудоемкость (фактическая) tТРф, чел.-ч/1000 км:

IТРф = ^ТРн  КУМ  К11  К12  К3  К4  К51  К52  К6,

где tТРн - удельная трудоемкость (норматив), чел.-ч/1000 км;

Ки - коэффициент, определяющий влияние режимов работы автомобилей и транспортно-технологических машин;

К12 - коэффициент, определяющий влияние дорожных условий;

К2 - коэффициент, определяющий модификацию автомобилей и

транспортно-технологических машин;

К

3 - коэффициент, определяющий влияние условий климата;

77*

К 4 - коэффициент, определяющий влияние «возраста» автомобилей и

транспортно-технологических машин;

К

51 - коэффициент, определяющий влияние количества

обслуживаемых автомобилей и транспортно-технологических машин;

К

52 - коэффициент, определяющий влияние количества технологически совместимых групп автомобилей и транспортно-

технологических машин;

К

6 - коэффициент, определяющий влияние интенсивности эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин;

КУМ - коэффициент, определяющий влияние уровня механизации Ум

(гипотеза):

К = 4  У 4

^ УМ м 5

где Ум - уровень механизации, %;

40 , 41 -коэффициенты, определяемые эмпирически.

Удельная трудоемкость работ, связанных с повторно возникающими

отказами после текущего ремонта ^оеш, чел.-ч/1000 км определяется:

*повм. = ХТРн  К11  К12  К3  К4  К51  К52 ' К6 ' К7,

где К7 _ поправка, учитывающая качество выполнения работ

текущего ремонта.

Рассмотрим уровень № 1.

Использование рабочего времени - коэффициент п:

п = а0  К1,

где 4с _ среднесписочное количество автотранспортных средств, ед.;

а°, а1 _ коэффициенты, определяемые эмпирически.

Уровень механизации Ум, %:

= а1  ЩА) - аo,

где с _ среднесписочное количество автотранспортных средств, ед.;

а0, а1 _ коэффициенты, определяемые эмпирически.

Интенсивность эксплуатации автотранспортных средств I, км/мес.:

I = 4 -  ЩЬнэ ),

где ЬНЭ _ пробег с начала эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин, доли их пробега до КР;

40, 4 _ коэффициенты, определяемые эмпирически.

Экспериментальные исследования, проведенные авторами работы, подтвердили правильность гипотез о виде математических моделей при формировании профессионально - квалификационного состава производственных рабочих текущего ремонта. Также в результате экспериментальных исследований были определены параметры математических моделей.

Литература

1. Захаров Н.С., Новоселов О.А., Иванкив М.М., Лушников А.А. Оценка факторов, влияющих на эффективность транспортно-технологического обслуживания процессов нефтегазодобычи // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2013. №1. С. 70-75.

2. Захаров Н.С., Савин С. А., Иванкив М.М., Лушников А.А. Факторы, влияющие на продолжительность простоя транспортно-технологических машин в текущем ремонте // Нефтяное хозяйство. 2014. №4. С. 82-84.

3. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Бугаев К.В., Быков Д.С., Ефимов В.В., Панфилов А. А.. Актуальные проблемы эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин в нефтегазодобывающем регионе. // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2006. № 6. С. 77-79.

4. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Кичигин С.Ю., Шевелев Е.С. Проблемы обеспечения работоспособности автомобилей в условиях Западной Сибири // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2008. - Т. 33. - № 1. - С. 76-77.

5. Захаров Н.С., Новоселов О.А., Ракитин В.А. Методика сравнительной оценки потребительских свойств автомобилей // Научно-технический вестник Поволжья. - 2014. - № 6. - С. 158-160.

6. Захаров, Н.С. Техническое обслуживание автомобилей и автомобильные эксплуатационные материалы. - Тюмень: Вектор бук, 1997. -176 с.

7. Захаров Н.С., Техника транспорта. Обслуживание и ремонт. Часть 1. Теоретические основы. - Тюмень: ТюмГНГУ, 1998. - 48 с.

8. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Елесин С.В., Кичигин С.Ю. Влияние квалификации рабочих на затраты при обслуживании и ремонте транспортно-технологических машин в нефтегазодобыче // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2012. №6. С. 112-120.

9. Захаров Н.С. Моделирование влияния профессионально-квалификационного состава ремонтных рабочих на эффективность технической эксплуатации автомобилей. // Захаров Н.С., Елесин С.В., Кичигин С.Ю. // Инженерный вестник Дона, 2015, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3247.

10. Захаров Н.С., Елесин С.В., Кичигин С.Ю. Повышение эффективности технической эксплуатации автомобилей путем оптимизации квалификации ремонтных рабочих. - Тюмень, ТюмГНГУ, 2015. - 128 с.

11. Захаров Н.С., Логачев В.Г., Макарова А.Н. Оценка надежности автомобилей с учетом вариации фактической периодичности технического обслуживания // Известия Тульского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. - 2012. - №12-2. - С. 186-191.

12. Захаров Н.С. Влияние условий эксплуатации на долговечность автомобильных шин. - Тюмень: ТюмГНГУ, 1997. - 139 с.

13. Захаров Н.С. Использование ТР-распределения при моделировании процессов изменения качества автомобилей // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. - 1999. - №3. - С. 105-111.

14. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Карнаухов В.Н. Влияние неравномерности интенсивности эксплуатации автомобилей на время простоя исполнителей технического обслуживания // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2012. - №12-2. - С. 167173.

15. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Шевелев Е.С. Влияние сезонных условий на оптимальное количество постов технического обслуживания автомобилей // Транспорт Урала. - 2008. - №1. - С. 72-76.

16. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Ракитин А.Н. Взаимосвязь между климатическими факторами // Научно-технический вестник Поволжья. -2014. - № 1. - С. 26-29.

17. Захаров Н.С., Новоселов О.А., Зиганшин Р.А., Макарова А.Н. Структура системы при моделировании расхода запасных частей для транспортно-технологических машин в нефтегазодобыче // Научно-технический вестник Поволжья. - 2014. - № 5. - С. 193-195.

18. Захаров Н.С. Оценка стратегий развития транспортно-технологических систем // Проблемы эксплуатации и обслуживания транспортно-технологических машин: Доклады международ. науч.-техн. конф. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2006. - С. 73-84.

19. Захаров Н.С., Абакумов Г.В., Вознесенский А.В. Влияние сезонных условий на расходование ресурсов при эксплуатации автомобилей. -Тюмень: ТюмГНГУ, 2011. - 115 с.

20. Захаров Н.С. Распределение интервалов времени между заявками на проведение автотехнической экспертизы. // Н.С. Захаров, А.В. Ильюхин // Инженерный вестник Дона, 2015, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2811.

21. Bauer, V.I., Kozin E.S., Bazanov A.V., Nemkov M.V., Mukhortov A.A. // Biosciences Biotechnology Research Asia. 2014. V. 11. pp. 287-295.

22. Merdanov Sh.M., Shityi V.P., Sharukha A.V., Spirichev M.Yu. // Conference on Permafrost TICOP Resources and Risks of Permafrost Areas in a Changing World Volume 4. 2012. 160 p.

References

1. Zaharov N.S., Novoselov O.A., Ivankiv M.M., Lushnikov A.A. Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Neft' i gaz. 2013. №1. pp. 70-75.

2. Zaharov N.S., Savin S.A., Ivankiv M.M., Lushnikov A.A. Neftjanoe hozjajstvo. 2014. №4. pp. 82-84.

3. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Bugaev K.V., Bykov D.S., Efimov V.V., Panfilov A.A.. Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Neft' i gaz. 2006. № 6. pp. 77-79.

4. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Kichigin S.Ju., Shevelev E.S. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2008. T. 33. № 1. pp. 76-77.

5. Zaharov N.S., Novoselov O.A., Rakitin V.A. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja. 2014. № 6. pp. 158-160.

6. Zaharov, N.S. [Tehnicheskoe obsluzhivanie avtomobilej i avtomobil'nye jekspluatacionnye materialy]. Tjumen': Vektor buk, 1997. 176 p.

7. Zaharov N.S., Tehnika transporta. Obsluzhivanie i remont. Chast' 1. Teoreticheskie osnovy. Tjumen': TjumGNGU, 1998. 48 p.

8. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Elesin S.V., Kichigin S.Ju. Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Neft' i gaz. 2012. №6. p. 112-120.

9. Zaharov N.S., Elesin S.V., Kichigin S.Ju. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3247.

10. Zaharov N.S., Elesin S.V., Kichigin S.Ju. Povyshenie jeffektivnosti tehnicheskoj jekspluatacii avtomobilej putem optimizacii kvalifikacii remontnyh rabochih. [Improving the efficiency of the technical operation of vehicles by optimizing the qualification maintenance workers]. Tjumen', TjumGNGU, 2015. 128 p.

11. Zaharov N.S., Logachev V.G., Makarova A.N. Izvestija Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Matematika. Mehanika. Informatika. 2012. №12-2. p. 186-191.

12. Zaharov N.S. Vlijanie uslovij jekspluatacii na dolgovechnost' avtomobil'nyh shin. [Effect of operating conditions on the durability of automobile tires]. Tjumen': TjumGNGU, 1997. 139 p.

13. Zaharov N.S. Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Neft' i gaz. 1999. №3. pp. 105-111.

14. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Karnauhov V.N. Izvestija Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tehnicheskie nauki. 2012. №12. 2. pp. 167-173.

15. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Shevelev E.S. Transport Urala. 2008. №1. pp. 72-76.

16. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Rakitin A.N. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja. 2014. № 1. pp. 26-29.

17. Zaharov N.S., Novoselov O.A., Ziganshin R.A., Makarova A.N. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja. 2014. № 5. pp. 193-195.

18. Zaharov N.S. Problemy jekspluatacii i obsluzhivanija transportno-tehnologicheskih mashin: Doklady mezhdunarod. nauch.-tehn. konf. Tjumen': TjumGNGU, 2006. pp. 73-84.

19. Zaharov N.S., Abakumov G.V., Voznesenskij A.V. Vlijanie sezonnyh uslovij na rashodovanie resursov pri jekspluatacii avtomobilej. [The impact of seasonal conditions on the use of resources in the operation of vehicles]. Tjumen': TjumGNGU, 2011. 115 p.

20. Zaharov N.S., Il'juhin A.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2811.

21. Bauer, V.I., Kozin E.S., Bazanov A.V., Nemkov M.V., Mukhortov A.A. Biosciences Biotechnology Research Asia. 2014. V. 11. pp. 287-295.

22. Merdanov Sh.M., Shityi V.P., Sharukha A.V., Spirichev M.Yu. Conference on Permafrost TICOP Resources and Risks of Permafrost Areas in a Changing World Volume 4. 2012. 160 p.