Компьютерные технологии поиска и заказа запасных частей

Эффективность и надежность функционирования автомобиль­ного транспорта как элемента макрологистической системы в значительной мере зависит от обеспечения его материальными ресурсами. В состав материальных ресурсов, потребляемых АТП в ходе производства транспортных услуг, включаются: 1) топливо; 2) смазочные материалы; 3) запасные части и материалы; 4) агре­гаты; 5) шины; 6) прочие материальные ресурсы.

Расход таких материальных ресурсов, как топливо, смазоч­ные и эксплуатационные материалы, шины и прочие материалы, практически функционально зависит от общего пробега автомо­биля. Величина общего пробега также влияет на расход запасных частей и агрегатов, однако долговечность последних определяет надежность автомобиля, а значит, и величину этого пробега. По­этому методы и модели оценки потребности в запасных частях, агрегатах и методы оценки надежности автомобилей должны быть взаимосвязаны. Общим фактором—аргументом, связующим методы оценки надежности автомобиля и потребности в запас­ных частях, агрегатах, является величина потока отказов деталей, агрегатов и автомобиля в целом.

Рассмотрим методический подход, позволяющий объединить методы оценки надежности автомобиля и методы прогнозирова­ния потребности в запасных частях, агрегатах путем создания и использования единой информационной базы.

Потребность АТП в запасных частях определяется в основном надежностью автомобилей (агрегатов, деталей), интенсивностью эксплуатации и возрастной структурой подвижного состава.

Надежность автомобилей (агрегатов, деталей) может быть оценена по параметру или ведущей функции потока отказов, ко­торые определяются ресурсами деталей до отказа.

Интенсивность эксплуатации автомобилей характеризуется их пробегом в течение планируемого периода.

Возрастная структура парка определяется пробегом автомо­билей с начала эксплуатации.

Формула расчета потребности в f-й запасной части для авто­мобилей данной марки, учитывающая вышеперечисленные фак­торы, имеет вид

(9)

где

– значения ведущей функции потока отказов f-й детали автомобиля jj-гo возраста^[1] на начало и конец плано­вого периода соответственно;

– пробег автомобиля jj-гo возраста с начала его эксплу­атации на начало и конец планового периода соотве­тственно, тыс.км;

— количество автомобилей jj-гo возраста, шт.;

r — число одноименных деталей на автомобиле, шт.

Такие компоненты формулы (9), как ведущая функция по­тока отказов и пробег с начала эксплуатации, связаны не только функционально, но и имеют единую информационную основу, определяются надежностью деталей автомобиля, поэтому данные показатели на уровне средних и больших транспортных предпри­ятий, на наш взгляд, должны определяться с использованием единой информационной базы, включающей данные о надеж­ности деталей, узлов и агрегатов автомобиля.

Нахождение ведущей функции потока отказов деталей и го­дового пробега автомобиля на единой информационной базе воз­можно, если последний показатель вычислять на основе модели­рования вероятности безотказной работы (коэффициента выпус­ка) подвижного состава с учетом надежности агрегатов, узлов, де­талей автомобиля. При данном подходе общая схема определе­ния потребности АТП в f-й запасной части будет иметь вид, представленный на рис. 2. В соответствии с данной схемой прогноз потребности в запасных частях основывается на вычис­лении характеристик процесса восстановления деталей, агрега­тов и автомобиля, моделировании коэффициента выпуска и прогнозировании пробега на плановый период по возрастным группам автомобилей. Аналогично определяется потребность в автомобильных агрегатах.

A_jj- число автомобилей jj-й возрастной группы;

L_0jj – средний пробег с начала эксплуатации автомобилей jj-й возрастной группы

Рис. 2. Схема прогнозирования потребности в запасных частях

Использование вышеизложенной методики прогнозирова­ния для малых предприятий, имеющих небольшие партии одно- марочных автомобилей, затруднительно из-за малых объемов ин­формации. Прогнозирование потребного количества запасных частей на уровне малых предприятий может быть выполнено так­же с использованием метода статистического моделирования (метода Монте-Карло). Проведенные нами исследования пока­зали, что последовательность расчетов может быть представлена в виде блок-схемы (рис. 3). В блоке 1 осуществляется выбор числа автомобилей i = 1, ..., N,для которых проводится расчет. Особенность предлагаемой процедуры моделирования потреб­ности в запасных частях в том, что она позволяет определить, при каком количестве автомобилей будет наблюдаться устойчивый переход к асимптотическим зависимостям, что позволит прово­дить расчеты с использованием соответствующих формул, т.е. без моделирования.

Поток отказов деталей существенно изменяется в зависимос­ти от пробега с начала эксплуатации, особенно на пробеге, соот­ветствующем первым трем заменам. В блоке 2 предусматривается моделирование пробегов автомобилей на начало расчетного пе­риода с учетом числа лет эксплуатации (L_ij).

Рис. 3. Блок-схема моделирования потребного количества запасных частей

Данные обследований АТП показывают, что здесь может быть довольно большое разнообразие в распределениях начальных пробегов, но при этом можно выделить два особых случая: пер­вый, когда наблюдается одинаковое число автомобилей всех воз­растов (равномерное распределение); и второй, когда вся группа автомобилей одного года выпуска. Соответственно аналогичная картина складывается и по пробегам; или равномерное распреде­ление, или пробеги сосредоточены в довольно узком интервале. Во всех остальных случаях начальные пробеги должны быть смо­делированы с учетом зависимости средних годовых пробегов от срока службы L_Г=f(T_c); пробегов, накопленных с начала эксплу­атации, L_H = f(T_c), а также соответствующих зависимостей для средних квадратических отклонений и за­данных (выбранных) законов распределения.

В блоке 4 моделируются годовые пробеги – i-гоавтомо­биля дляj-го года эксплуатации. В силу того что междуL_ij и (у наблюдается довольно устойчивая связь, в блоке 3 предусмотрен учет корреляции между указанными пробегами.

В блоке 6 моделируется поток отказов детали. Исходными данными для мо­делирования потока являются средние значения и среднеквадратические отклонения ресурсов деталей до первого и последую­щих отказов, средние значения и среднеквадратические откло­нения ресурсов до капитального ремонта агрегата, автомобиля и другие данные. Для формирования базы исходных данных (блок 5) используются фактические данные АТП, нормативные дан­ные, скорректированные с учетом условий эксплуатации авто­мобилей.

В блоке 7 проводится расчет потребного количества запасных частей на основе смоделированных потоков отказов для N авто­мобилей, при этом для каждого i-го автомобиля известны началь­ный пробег на начало планируемого года (квартала) L_ij и соотве­тственно планируемый или прогнозируемый годовой (кварталь­ный) пробег DL_ij (рис. 4).

Рис. 4. Результаты моделирования потоков отказов деталей
и годовых пробегов автомобилей

Суммирование числа отказов (замен) деталей n_i, по всем N ав­томобилям позволяет определить необходимое количество запас­ных частей.

Для учета влияния возможной вариации основных факторов (L_ij, DL_ij, N и т.д.) на это количество предусмотрено формирова­ние серий испытаний (блок 8).

Для малых выборок (малых предприятий) важно проведение оценки стабильности результатов моделирования с использова­нием статистических методов (блок 9). Под стабильностью ре­зультатов понимается следующее: если при заданных параметрах распределений наработок деталей (т. е. потоков отказов) и опре­деленных ограничениях на начальные и годовые пробеги измене­ние числа реализаций (в нашем случае числа автомобилей) начи­ная с какого-то приводит к тому, что наблюдается устойчивая принадлежность дисперсий к одной (генеральной) совокупности и отсутствуют систематические ошибки средних значений, то указанное число реализаций N является границей стабильности результатов моделирования.

На первом этапе проводится оценка дисперсий (средних квадратических отклонений). Для М выборок (серий) одинаково­го объема для оценки однородности дисперсий используется критерий Кочрена

(10)

где — максимальная величина дисперсии; — дисперсия i-й серии испытаний.

Считается, что дисперсии однородны, т.е. расхождения меж­ду ними незначительны, если выполняется неравенство

(11)

где — табличное значение критерия для a-го уровня надежности (значимости), числа степеней свободы k и числа выборок (серий) М .

Если объем выборки для расчета дисперсий равен п, то число степеней свободы равно k = n – 1. Уровень значимости a задает­ся или выбирается по аналогичным расчетам. Если условие не­противоречивости (11) не выполнено, т. е. расхождение между дисперсиями значительно не­обходимо произвести изменения N, L_ij и DL_ij и повторить моде­лирование.

^[1] Под возрастом автомобилей здесь понимается отнесение их к одной из возрастных групп по пробегу с начала эксплуатации.