St. Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
St. Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
St. Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
St. Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
UDK 656.13 Организация и эксплуатация автомобильного транспорта. Движение автомобилей. Общие вопросы
The necessity to generate statistical data of diagnostic parameters of vehicles during their operation is determined. An algorithm for optimizing the supply of spare parts has been developed, taking into account the information and logistics support for the process of replenishing their resource, and an adaptive-controlled approach has been formed in the form of a model of the process of "replacing" the range of spare parts in vehicles. A system-analytical approach to the delivery of spare parts is determined, taking into account the stepwise change in their cost. The developed theoretical provisions will significantly reduce the complexity and time spent in a vehicle idle time.
OPTIMIZATION ALGORITHM, REMOTE DIAGNOSTIC METHOD, INFORMATION AND LOGISTICS SUPPORT, SPARE PARTS SUPPLY, MAINTENANCE, VEHICLES
1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы
Важнейшей задачей, решаемой на государственном уровне, является развитие интеллектуальных транспортных систем, которые обеспечивают: рост эффективности использования дорожной сети; создание механизма управления транспортной системой в режиме реального времени и могут быть использованы для удаленного контроля технического состояния транспортного средства [1,2]. Изменение коэффициента технической готовности, оказывает значительное влияние на развитие транспортной системы, одним из способов увеличения данного показателя, является заблаговременная поставка запасных частей для технического обслуживания и ремонта [3].
В связи с постоянным усложнением конструкции, появлением новых высокотехнологичных систем управления транспортными средствами, а также с увеличением объема транспортной работы, необходимо разработать новые подходы к контролю технического состояния транспортных средств посредством удаленного диагностирования с целью заблаговременного обеспечения поставки запасных частей и планирования ремонтных работ [4, 5].
2 Материалы и методы
В настоящий период времени, при наличии проблем поставок стандартных запасных частей на транспортные средства существует необходимость замены на аналогичные с учетом требований, предъявляемых к ним. Разработанная структурная модель процесса «замещения» номенклатуры запасных частей на транспортных средствах позволяет рассмотреть данную последовательность с учетом факторов, обеспечивающую информационно-логистическую поддержку процессов восполнения их ресурса (рисунок 1).
На первом и последующих этапах замены номенклатуры замены запасных частей на транспортных средствах осуществляется анализ состояния вопроса, определение номенклатуры запасных частей, замена детали на новую и при необходимости разработка, изготовления изделия с последующим его внедрением.
Рисунок 1 – Модель процесса «замещения» номенклатуры запасных частей
на транспортных средствах
3 Результаты исследований
На основании результатов исследования процесса совершенствования поставок запасных частей автотранспортных предприятий, с учетом их «замещения» был разработан алгоритм оптимизации поставок запасных частей с учетом информационно-логистической поддержки процесса восполнения их ресурса, представленный на рисунке 2.
Алгоритм предполагает оптимизацию процесса поставок запасных частей на каждом этапе на основе системного подхода с учетом разработанных экономических критерий и результатов исследований тенденций развития науки и техники, данных удаленной диагностики, сбора информации по рынкам поставок запасных частей (ЗЧ), на основании которого производится предварительный выбор и оценка ЗЧ, сравнение и выбор конкурентов, поставляющих запасные части [6]. Расчет удельных затрат, конкурентноспособных аналогов и других коэффициентов, позволяет осуществить их сравнение и выбор оптимального варианта поставки запасных частей.
Рисунок 2 – Алгоритм оптимизации поставок запасных частей с учетом
информационно-логистической поддержки процесса восполнения их ресурса
Для оптимизации поставок запасных частей транспортных средств с учетом оценки их потребности был разработан системно-аналитический подход доставки запасных частей, с учетом ступенчатого изменения их стоимости. Порядок расчета:
Исходные данные:
И` – множество заказчиков (потребителей, эксплуатантов) системы поставок запасных частей (ПЗЧ) [7];
K` – количество заказчиков в системе (ПЗЧ);
И – множество заказчиков, отправивших заявки на поставку ресурсов;
К – количество заказчиков, отправивших заявки на поставку ресурсов;
Г` – множество поставщиков (складов, производителей, посредников) системы (ПЗЧ);
S` – количество поставщиков в системе (ПЗЧ);
Г – множество поставщиков, которые осуществляют поставку множеству заказчиков И;
S – количество поставщиков, осуществляющих поставку по заявкам множества;
Ж` – множество типов материальных ресурсов, которые используются заказчиками в процессе эксплуатации;
1. Safiullin R.N., Reznichenko V.V., Gorlatov D.V. Modeling and optimization of heavy cargo processes based on automation of vehicle traffic monitoring systems. // IOP: Earth and Envi-ronmental Sciences (EES). - 2019 - No. 378 (2019). - 012069 - DOI:https://doi.org/10.1088/1755-1315/378/1/012069.
2. Komarov V.V., Garagan S.A. Architecture and standardization of telematics and intelli-gent transport systems. Foreign experience and domestic practice / M .: NTB "Energia" - 2012. - 352p.
3. Belikova D.D., Morozov E.V., Khisamutdinova E.L. Optimum control of mining machine powertrains under various operating conditions with the MIAB engine oil quality control system. Mining Information and Analytical Bulletin, - 2021, - (6). - pp. 95-103.
4. Komarov Yu.Ya., Fedotov V.N., Antropov D.S. Analysis of the technical condition of cars. // Bulletin of transport. 2008. - No. 8. - p. 35-38.
5. Safiullin R.N., Intelligent onboard systems in road transport: monograph. - M. - Berlin: Direct - Media. 2017. - 355 p.
6. Bruno Dalla Chiara. ITS in road transport. Technologies, methods and application / Tech.ed. A.E. Gorev - M., 2014 - 532p.
7. Marusin A.V., Ablyazov T.Kh. Prospects for the digital transformation of logistics. // Bul-letin of the Altai Academy of Economics and Law No. 4-2 - (2019) - P. 240-244.
8. Safiullin R.N., Automated traffic control systems. Monograph. Edited by R.N. Safiullina. -St. Petersburg: Lan, - 2019. - 544 p.
9. Kisulenko B.V., Automated driving: development prospects and conditions for introduc-tion // Collection of works of the International Academy of Transport, No. 17, - M .: 2014. - p. 80-88.
10. Katsuba Yu.N., Grigorieva L.V. Intelligent system for monitoring the technical condition of vehicles // Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference "Transport De-sign and Modeling" - 2017, - p.158.
