Имитационная модель технической готовности крупного автопарка

Бесплатный доступ

Введение. Принятие решений об объемах ремонтов транспортных средств после поломок основывается на минимальной стоимости ремонта. Однако это может привести к снижению технической готовности предприятия в целом, невыполнению заявок на перевозки и экономическому ущербу. Для расчета необходимого объема ремонтных работ, ведущего к достаточному повышению технической готовности транспортного средства, необходима модель деятельности предприятия, позволяющая рассчитывать последствия того или иного объема ремонтных работ по отношению к выполнению заявок на перевозки. Цель исследования: разработка имитационной стохастической модели деятельности автотранспортного предприятия, учитывающей снижение технической готовности транспортных средств в процессе эксплуатации. Материалы и методы. Проведен анализ структуры затрат на эксплуатацию транспортных средств, включая ремонтные затраты. Обоснована структура имитационной модели, включающая полный жизненный цикл перевозок и ремонтные работы. Приняты допущения, свойственные условиям работы крупного автотранспортного предприятия. Модель реализована на языке GPSS. Техническая готовность отдельного транспортного средства аппроксимирована кусочно-линейной функцией. Приведены сведения о процедуре моделирования. Результаты. Проведена проверка адекватности результатов моделирования при изменении факторов, ведущих к очевидным последствиям: скорости транспортных средств, количества транспортных средств в автопарке, времени ремонтных работ. Показана непротиворечивость результатов. Исследована возможность повышения выполнения системы заявок на перевозки за счет проведения более полных ремонтных работ. Получена асимптотическая зависимость готовности автопарка в целом от степени восстановления транспортных средств в результате ремонтов. Заключение. Разработанная модель может быть использована в качестве модуля системы поддержки принятия решений по управлению автотранспортным предприятием.

Еще

Ремонт, грузовой транспорт, имитационное моделирование, техническая готовность

Короткий адрес: https://sciup.org/147233753

IDR: 147233753   |   DOI: 10.14529/ctcr200202

Список литературы Имитационная модель технической готовности крупного автопарка

  • Akbaba, О. The Effects of Reengineering, Organizational Climate and Psychological Capital on the Firm Performance / О. Akbaba, E. Altindag // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2016. -Vol. 235. - P. 320-331. DOI: 10.1016/j.sbspro.2016.11.038
  • Рыбалов, Ю.В. Автоматизированная информационно-аналитическая система по искусственным сооружениям на автомобильных дорогах /Ю.В. Рыбалов // САПР и ГИС автомобильных дорог. - 2015. - № 2. - С. 127-132.
  • Горяев, Н.К. Транспортный аудит как основной инструмент оценки эффективности перевозок / Н.К. Горяев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Экономика и менеджмент». - 2012. - № 44. - С. 183-184.
  • Invest Approach to the Transportation Services Cost Formation / A. Halkin, V. Skrypin, E. Kush et al. //Procedia Engineering. - 2017. - Vol. 178. - P. 435-442. DOI: 10.1016/j.proeng.2017.01.086
  • Постановка задачи определения технической готовности подвижного состава автотранспортного предприятия /Х.С. Салих, С.Я. Егоров, А.В. Затонский, М.Н. Фелькер // Современная наука. Актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. - 2020. - № 2. - С. 88-94.
  • Acquiring insights into infrastructure repair policy using discrete choice models / Y. Qiao, T.U. Saeed, S. Chen et al. // Transportation Research Part A: Policy and Practice. - 2018. - Vol. 113. -P. 491-508. DOI: 10.1016/j.tra.2018.04.020
  • Затонский, А.В. Внешние связи информационной модели системы управления техническим состоянием оборудования /А.В. Затонский, В.Ф. Беккер, П.В. Плехов // Современные наукоемкие технологии. - 2009. - № 7. - С. 78-79.
  • Li, Z. A deep learning driven method for fault classification and degradation assessment in mechanical equipment / Z. Li, Y. Wang, K. Wang // Computers in Industry. - 2019. - Vol. 104. - P. 1-10. DOI: 10.1016/j.compind.2018.07.002
  • Moving objects control under uncertainty /I.S. Kobersy, D.V. Shkurkin, A.V. Zatonskiy et al. // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2016. - Т. 11, № 5. - С. 2830-2834.
  • Плехов, П.В. Оценка состояния технологического оборудования по модели жизненного цикла /П.В. Плехов, А.С. Латышева //Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - № 2 (91). -С. 138-140.
  • ГОСТ Р-03112194-0376-98. Методика оценки остаточной стоимости транспортных средств с учетом технического состояния (утв. Минтрансом РФ 10.12.98).
  • Егоров, С.Я. Методика расчета нижней оценки стоимости соединений в задачах размещения промышленных объектов / С.Я. Егоров // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2006. - Т. 12, № 4-2. - С. 1191-1199.
  • Алиев, Т.И. Погрешности моделирования высоконагруженных систем в GPSS WORLD / Т.И. Алиев // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. -2013. - № 1 (83). - С. 70-75.
  • Vondra, T. Cloud autoscaling simulation based on queueing network model / T. Vondra, J. Sedivy // Simulation Modelling Practice and Theory. - 2017. - Vol. 70. - P. 83-100. DOI: 10.1016/j.simpat.2016.10.005
  • Затонский, А.В. Разработка объектных средств имитационного и многоагентного моделирования производственных процессов / А.В. Затонский, В.Н. Уфимцева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2018. - № 4. - С. 56-62. DOI: 10.24143/2072-9502-2018-4-56-62
Еще
Статья научная