Фастовцев Г.Ф. Автотехобслуживание

Подождите немного. Документ загружается.

эффективности технических служб предприятий в соответствии

с единым выбранным критерием. При этом необходимо согласовать

частные задачи различных служб с единой задачей предприятий,

а также сами задачи с ресурсными возможностями [16,

18,

38].

В данном разделе рассматривается один из методов программно-

целевого управления производством — управление его эффектив-

ностью посредством оптимизации ресурсного обеспечения. Известно,

что основной задачей любого предприятия (или его служб) является

выполнение утвержденного плана производства продукции, для

чего предприятию выделяется (через региональное объединение)

определенный объем трудовых и материальных ресурсов.

Задача управления эффективностью производства в данном

случае заключается в следующем:

1) определение оптимальной «дозировки» ресурсов с учетом

основных специфических факторов, влияющих на их потребность,

и вида самих ресурсов;

2) определение обеспеченности предприятия (или службы) не-

обходимыми видами ресурсов;

3) доведение уровня ресурсного обеспечения предприятия до

нормативного (необходимого) или компенсация недостающего вида

ресурса иным, заменяющим его в производственном процессе.

Эта последовательность итеративных действий достаточно проста

при реализации на практике, особенно в объединениях автомобиль-

ного транспорта, имеющих кустовые вычислительные центры (а та-

ких большинство). Однако по изложенным ниже причинам решение

самой задачи оптимизации ресурсного обеспечения предприятия

требует методологического обоснования.

Процесс деятельности предприятия автомобильного транспорта

представляется

в виде сложной системы, для которой существуют

оценочные показатели как средство согласования взаимодействия

различных ее подсистем, имеющих конкретные частные задачи по

характеру выполняемых работ, но объединенных одной общей

целью обеспечения гарантированного по срокам, номенклатуре и

объему плана перевозок населения страны и грузов народного

хозяйства при минимальных затратах. Эффективность работы такой

сложной системы зависит от того, насколько качественно каждая

из

подсистем выполняет свою задачу и рационально взаимодей-

ствует с остальными.

Особое внимание следует уделять рациональному использованию

материальных и трудовых ресурсов для повышения эффективности

функционирования технической службы. В деятельности

техни-

ческой службы предприятий автомобильного транспорта в отдельные

моменты времени распределение ресурсов различных видов может

не соответствовать ее эффективной деятельности. Определение опти-

мальных уровней ресурсов, адекватных требуемому уровню эффек-

тивности функционирования технической службы,

-и

компенсация

недостающих ресурсов путем частичной взаимозаменяемости их —

задача сложная, но необходимая для интенсификации производства.

Решение этой важной

задачи

управления позволяет применять

218

48.

Влияние

подсистем технической эксплуатации на повышение

уровня технического состояния и снижение

затрат

на ТО и ТР

автотранспортных средств

Подсистема технической эксплуатации

Произвола

венно-техническая

база

Автотранспортные средства и

эксплуатационные

материалы

Организация ТО и ТР

Трудовые ресурсы

Организация снабжения,

резервирование

ыпен-

сивносгь

эксплуатации

Дорожно-климатические

условия

Доля

селективного

влияния

на

повышение

уровня

техниче-

ского состояния

0,18

0,25

0,19

0,16

0,09

0,13

на

снижение

aaipar

на

ТР

0,19

0,21

0,18

0,13

0,09

0,20

стандартные

заранее разработанные правила принятия решений

в обычных, часто повторяющихся ситуациях, охватывающих в сред-

нем до

80—85

% всех случаев.

В результате

исследований,

проведенных в НИИАТ [11, 15, 16],

были

выявлены основные подсистемы, воздействуя на которые

можно управлять

эффективностью

деятельности технической службы

предприятий автомобильного

транспорта

(табл. 48).

Анализ производственной деятельности и обзор научно-иссле-

довательских разработок в области повышения эффективности

функционирования технической службы СТОА и других предприя-

тий позволяют заключить, что в настоящее время исследований по

комплексному изучению оптимизации ресурсного обеспечения про-

изводства и рассмотрению

его

составных частей, в наибольшей

степени влияющих на уровень эффективности функционирования

технической службы, а также по определению закономерностей

его изменения пока еще недостаточно. Основной рабочей гипотезой

таких разработок может быть следующая:

оптимизация

деятель-

ности технической службы предприятий автомобильного транспорта

методом взаимозаменяемости ресурсов позволяет повысить ее эф-

фективность при их рациональном использовании.

Основными задачами при разработке методов достижения тре-

буемого уровня

эффективности

деятельности

технической

службы

предприятия путем формирования оптимального ресурсного обе-

спечения производственных процессов являются следующие:

1) формирование критерия эффективности функционирования тех-

нической службы предприятий автомобильного транспорта; 2) вы-

бор основных факторов, определяющих уровень эффективности

деятельности технической службы; 3) теоретическое обоснование

ьыбора

математического аппарата исследования

закономерностей

изменения уровня эффективности функционирования технической

службы; 4) разработка математической модели изменения уровня

219

Рис. 75. Зависимость затрат на

экс-

плуатацию автомобилей от их пробега

L между

ТО-1

сп

Рис. 76. Зависимость эффективности

производства от количества обслужи-

ваемых автомобилей

эффективности технической службы и определение влияния групп

факторов на этот уровень; 5) определение возможности взаимо-

заменяемости ресурсов для нахождения наиболее эффективных

путей их распределения и использования; 6) разработка методики

анализа и управления уровнем эффективности деятельности техни-

ческой службы при рациональном использовании ресурсов.

При формировании критерия эффективности основные понятия

любой задачи выбора

«лучше»

или «хуже» интерпретируются в форме

«больше» или «меньше», и оптимальной считается альтернатива,

обеспечивающая минимум затрат по принятому решению. Однако

обычно альтернативу оценивают несколькими показателями,

каждый из которых характеризует ее частично. Так, например,

можно определить рациональную периодичность ТО, вы-

брав определяющим показателем

минимум

затрат на эксплуата-

цию

(рис. 75) или предельный уровень концентрации парка

обслуживаемых автомобилей, исходя из максимальной эффектив-

ности производства

(рис. 76), или оценить эксплуатационные

затраты

при различных дорожных условиях (рис. 77).

Свести все эти показатели в один практически не удается, и

оценить эффективность функционирования технической службы

предприятия автомобильного транспорта,

оптимизируя

только один

показатель, невозможно. Поэтому целесообразен обобщенный по-

казатель, который не исключает частных показателей и может

использоваться в единстве с ними. Ценность обобщенного крите-

риального показателя эффективности технической службы заклю-

чается в том, что в нем синтезируются, отражаются и взаимно сопо-

ставляются все стороны деятельности предприятия (или их подав-

ляющая часть). Такой подход гарантирует и большую гибкость

в выборе путей повышения эффективности, чем при установлении

ограничения по нескольким показателям. При этом критерий опти-

мальности (целевая функция) служит для выбора наилучших ва-

риантов развития технической

службы,

а также является средством

согласования деятельности всех служб предприятий автомобильного

транспорта.

Целесообразность

использования

обобщенного показателя эф-

фективности объясняется и тем, что при выявлении оптимального

варианта решения

задачи

повышения эффективности функциониро-

вания технической службы ярогнозирование с полной

определен-

220

70у,

км/ч

Рис. 77. Изменение затрат на тех-

ническую эксплуатацию в зависи-

мости от скорости движения v и

типа

дорожного

покрытия (100

—

дорога высшей категории):

—

зона

для автомобилей различного

типа и класса на дорогах с

гравийным

покрытием;

— то же, на

гр>нтовых

профилированных дорогах

ностью наступления тех или

иных событий возможно

только при использовании

количественных методов.

При применении этих ме-

тодов в управлении часто

приходится рассматривать систему из нескольких показателей, харак-

теризующих различные свойства конечной продукции. Необходимость

учета нескольких показателей создает трудность в постановке мате-

матических

задач

оптимизации для обоснования наилучшего варианта

управления. Для преодоления трудности

«многокритериальное™»

при решении практических задач могут использоваться различные

подходы, которые заключаются в следующем [6,

33]:

1) ввод по-

казателя, который отражает цели управления и принимается за

критерий оптимизации; 2) принятие одного из показателей системы

за критерий оптимизации, а значения остальных ограничиваются

условиями типа «не менее, чем» или «не более, чем». Это позволяет

поставить задачу оптимизации с ограничениями, решение которой

может быть использовано для обоснования наилучшего варианта

управления. Этот широко распространенный в исследовании опе-

раций подход может применяться только в тех случаях, когда

удается определить и обоснованно задать ограничения для всех

показателей, кроме одного, принимаемого за критерий оптимизации;

3) предварительная ранжировка показателей по уровню значимости

и выбор оптимального решения из совокупности возможных путем

последовательного сравнения ранжированных показателей для рас-

сматриваемых решений, начиная с самого важного показателя.

При этом решение возможно лишь в случае строгой ранжировки

показателей по уровню значимости, что не всегда удается сделать

на практике, так как иногда не ясно, какому из показателей следует

отдать предпочтение; 4) использование различных средневзвешен-

ных обобщенных показателей для их комплексной оценки и выбора

оптимального варианта управления из условий максимума или

минимума значений этих показателей. Эти подходы предполагают

применение метода

многокритериальных

оценок, который состоит

в том, что вначале исследуемые критерии тем или иным способом

преобразуют в однородные критерии

которые затем с помощью

эвристически выбранной функции /

х,,

...,

а,„,

)

«сворачи-

вают» в одну сложную функцию F

(а,,

к,,

...,

назы-

ваемую

обобщенным критерием, и определяют (чаще всего эксперт-

ным путем) коэффициенты важности (а) того или иного частного

критерия, входящего в состав обобщенного.

221

Выбранный на основании одного из указанных подходов обоб-

щенный критерий можно использовать для сравнения вариантов

управления по предпочтительности: если F (и) > F

(и)

(где и и v —

варианты решений), то вариант и считается лучше, чем вариант о,

а если F (и) = F

(и),

то оба варианта одинаковы по предпочтитель-

ности. Поэтому оптимальным считают всякое решение

ц*,

макси-

мизирующее F (и), т. е. удовлетворяющее равенству F

(и*)

= max F (и).

При этом не требуется задавать ограничивающие условия для по-

казателей или ранжировать их по уровню значимости. Нужно

выбрать наиболее приемлемую форму свертки единичных показа-

телей в один обобщенный.

При решении многокритериальных задач оптимизации в области

технической эксплуатации наиболее приемлемым из указанных

подходов является первый, о чем свидетельствует опыт их исполь-

зования для практических расчетов [17, 24].

Обобщенный показатель, выбираемый в качестве критерия для

определения эффективности деятельности технической службы пред-

приятия, должен отражать ее влияние на транспортный процесс

в течение длительного периода. Наиболее точным измерителем

уровня эффективности для предприятий автомобильного транспорта

может быть натуральный показатель, который дает правильное

представление

о действительном уровне и темпе роста эффектив-

ности функционирования

технической

службы на данном предприя-

тии, а также позволяет сравнивать сложившийся уровень эффектив-

ности ее функционирования с уровнем в предшествующий период

или с плановыми данными.

Для оценки эффективности производственной деятельности СТОА

или технической службы других предприятий автомобильного

транспорта наиболее правильным будет связать затраты (в тыс. руб.)

на техническое обеспечение транспортного процесса с пробегом

(в тыс. км) обслуживаемых автотранспортных средств следующей

зависимостью:

/(1000£

пр

где

—

затраты на обеспечение транспортного

процесса,

=С

ТО>

тр

сы

-f-

;

Сто,

тр>

зч

см

CT,

— соответственно

затраты на заработанную плату производственных рабочих при ТО и ТР, на

34,

смазочные и другие эксплуатационные материалы, топливо, шины;

С„

— аморти-

зационные расходы;

— накладные расходы технической службы;

— при-

веденный пробег обслуживаемых автоматизированных средств (по структуре парка,

сроку службы, уровню механизации производственных процессов в обслуживающем

предприятии, пробегу автомобилей с начала эксплуатации).

Однако затраты на обеспечение производственной деятельности предприятия

в транспортном процессе, как и приведенные пробеги обслуживаемых автотранспорт-

ных средств, зависят от групп факторов и показателей, действующих в основных

подсистемах технической эксплуатации и именуемых в дальнейшем факторами.

Из совокупности факторов технической эксплуатации в дальнейшем целесообразно

использовать те (табл. 49), которые могут оказывать существенное влияние на

про-

цесс изменения эффективности функционирования технической

службы

[15—18].

Далее следует из первоначальной совокупности факторов

(см. табл. 49), сгруппированных по признаку принадлежности к со-

222

49. Факторы подсистем технической эксплуатации, определяющие

эффективность

функционирования

технической службы СТОА

и других предприятий автомобильного транспорта

Факторы

Расчетные формулы

Показатели,

исполь-

ajcMue

для расчета

Производственно

-техн

ическая

база

Обеспеченность предприя-

тия производственной пло-

щадью

Площадь для ТО и ТР,

приходящаяся на один ав-

томобиль

Площадь для ТО и ТР,

приходящаяся на 1000 км

пробега

Количество рабочих постов

для ТО и ТР, приходя-

щихся на один приведен-

ный автомобиль

дг

Количество рабочих постов

для ТО и ТР, приходящихся

на один автомобиль

Количество рабочих постов

для ТО и ТР, приходя-

щихся на 1000 км пробега

*е

Площадь для ТО и ТР,

приходящаяся на одного ре-

монтного рабочего

Техническая

оснащенность

предприятия

S/L

= A

IА о

SIP

*«

•

5 — производственная

площадь предприятия,

АПЛ

— количество при-

веденных по производ-

ственной площади авто-

мобилей

сп

— количество об-

служиваемых автомоби-

лей

— годовой пробег об-

служиваемых автомоби-

лей, тыс.

км

— количество

рабо-^.

чих постов,

предназна-'

ценных

для выполнения

ТО и ТР автомобилей;

б—

количество авто-

мобилей, рассчитанное

для определения потреб-

ности в оборудовании,

шт.

Р —

с;

еднесписоччое

количество

производ-

ственных рабочих

—

среднегодовая сто-

имость

обслуживаемых

транспортных средств,

тыс.

руб.;

— средне-

годовая стоимость зда-

ний, сооружений и их

оборудования, тыс.

руб.;

—

среднегодовая сто-

имость оборудования и

инструмента, тыс. руб.

223

Продолжение табл. 49

Факторы

Обеспеченность предприя-

тия основными производ-

ственными фондами

х$

Стоимость основных произ-

водственных фондов, прихо-

дящаяся на один автомобиль

Стоимость основных произ-

водственных фондов, прихо-

дящаяся на 1000 км пробега

Стоимость основных произ-

водственных фондов, прихо-

дящаяся на одного произ-

водственного рабочего

лг

Стоимость производствен-

ного оборудования, прихо-

дящаяся на один

приведен,

ный

автомобиль

Стоимость производствен-

ного оборудования, приходя-

щаяся на один автомобиль

Обеспеченность предприя-

тия производственным обо-

рудованием на 1000 км про-

бега

Xis

Техническая вооруженность

труда рабочих

Расчетные формулы

Ха

Г |

~1~

"12

1з

—

CO/L

/Р

Показатели, исполь-

зуемые

для расчета

Количество обслуживаемых

автомобилей

Общий пробег парка обслу-

живаемых автомобилей за

год

Средний класс или грузо-

подъемность одного авто-

мобиля

Удельный вес автомобилей

среднего класса или боль-

шой грузоподъемности в

обслуживаемом парке

Аф

— количесчво

при-

веденных автомобилей,

рассчитанное для опре-

деления потребности в

основных

фондах

С,!>

сп

Автотранспортные средства

Q—

суммарный класс

или общая грузоподъем-

ность всех обслужива-

емых автомобилей

— количество авто-

мобилей среднего класса

или большой грузоподъ-

емности

224

Продолжение табл. 49

Факторы

Расчетные формулы

Показатели, исполь-

зуемые для расчета

Средний пробег автомоби-

лей с начала эксплуатации

Удельный вес автомобилей

выпуска после 1980 г. или

с пробегом до 100 тыс. км

в обслуживаемом парке

Удельный вес автомобилей

выпуска после 1970 г. или

с пробегом до 200 тыс. км

в обслуживаемом парке

Удельный вес автомобилей

выпуска до 1970 г. или

с пробегом более 200 тыс.

км в обслуживаемом парке

Средний срок службы ав-

томобилей

Организация ТО и ремонта

Показатель

соблюдения

нор-

мативной периодичности

ТО-1 *»„

Показатель соблюдения нор-

мативной периодичности

ТО-2

х„

Количество выполненных

ТО-1

за год

Количество выполненных

ТО-2

за год

*2о

Периодичность проведения

ТО-1

х,

Периодичность проведения

ТО-2

то-1

Л'ф,

то-?

А'н.Ч, ТО-2

I =

Лф,

то-1

ф,

ТО-2

Хзо

AzLz/Мф,

то-1

ТО-2

А: — количество

авто-

мобилей в

i-м

интерва-

ле;

— середина

(-го

интервала,

тыс. км

— количество авто-

мобилей с пробегом до

100

тыс.

км

Л2

— количество авто-

мобилей с пробегом от

100 до 200

тыс.

км

— количество авто-

мобилей с пробегом бо-

лее

200

тыс км

AJ—количество

авто-

мобилей с определенным

«возрастом»

/-м

ин-

тервале;

— середина

у-го

интервала, лет

д/,

л/

ф, то-1, **пл, то-1

количество ТО-1 соот-

ветственно

фактическое

и плановое

Мф,

ТО-2'

Л?ПЛ, то-2 —

количество ТО-2 соот-

ветственно фактическое

и плановое

"ф, то-1

Л'ф,

ТО-2

— количество авто-

мобилей с пробегом

ме-

жду

ТО-1

в z-м интер.

вале;

— середина

г-го интервала пробега

между ТО-1, тыс. км

Лг,

— количество авто.

мобилей

с пробегом ме.

жду ТО-2 в

интер.

вале;

Lz,

— середина

Zj-ro

интервала пробега

между ТО-2,

тыс,

км

Фастовцев

Г.

Ф.

225

Продолжение табл. 49

Факторы

Доля работ по ТО и ТР,

выполненных водителем ав-

томобиля

*з

Количество

КР

или восста-

новительных ремонтов ав-

томобилей, приходящихся

на один автомобиль

Количество производствен-

ных

рабочих,

приходящих-

ся на 1 млн. км пробега

обслуживаемого парка

Обеспеченность

предприя-

тия

ремонтными

рабочими

на один

приведенный

авто-

мобиль

*35

Удельные затраты на за-

работную плату производ-

ственных рабочих на один

приведенный автомобиль

Среднегодовая заработная

плата

производственных

рабочих

Ху,

Средний тарифный разряд

производственных

рабочих

Удельный вес высококва-

лифицированных производ-

ственных рабочих в общем

составе

лг

Удельный вес производ-

ственных

рабочих на пред-

приятии

Хдо

Средний стаж вождения ав-

томобилей водителей обслу-

живаемого парка

Расчетные формулы

за

—

Трудовые ресурсы

Я/(Ь

1000)

—

Р'Р

об

Показатели,

исполь-

зуемые для

расчета

— трудоемкость ра-

бот (или количество

чел.-дней),

выполнен-

ных водителем,

чел.-ч;

/об — общая трудоем-

кость работ ТО и ТР

чел.-ч

Л'ир

— количество вос-

становительных или ка-

питальных

ремонтов ав-

томобилей за год

Р,

—

количество

авто-

мобилей, приведенных

по числу производствен-

ных рабочих

— годовой фонд

заработной

платы про-

изводственных

рабочих

тыс. руб.

Фз.

„,

Pi — среднесписочное

число

производственных

рабочих 1-го разряда;

— тарифный разряд

производственных рабо-

чих

— число производ-

ственных рабочих

/-и

квалификации;

/'-разряд

рабочих

Роб

— общее число ра-

ботников на предприя-

тии

В] — число водителей

/-го

класса;

— класс

водителя автомобиля;

В — общее число води-

телей

226

Продолжение табл. 49

Факторы

Расчетные

формулы

Показатели,

исполь-

зуемые

для расчета

Среднегодовой размер пре-

мии производственных ра-

бочих

АГ

Текучесть кадров по произ-

водственным рабочим

Обеспеченность водителями

на один автомобиль (или

соотношение числа водите-

лей и числа автомобилей)

= В/А

са

Фм.

— годовой фонд

материального поощре-

ния производственных

рабочих, тыс. руб.

Тр — текучесть кадров

среди

производственных

рабочих

В,

сп

Снабжение,

резервирование и эксплуатация

Продолжительность

эксплу-

атации автомобиля в сутки

*45

Коэффициент

использования

пассажировместимости

или

грузоподъемности

х,

Коэффициент использования

пробега

Коэффициент полезной ра-

боты

л:

Среднесуточный

пробег

Средняя протяженность

маршрута

лг

Удельный вес государствен-

ных

автомобилей

в обслу-

живаемом парке

Соотношение

государствен-

ных

автомобилей

и автомо-

билей, принадлежащих гра-

жданам в обслуживаемом

парке

Эксплуатационная

скорость

«46

Л-51

—

продолжительность

эксплуатации, ч

Y — коэффициент ис-

пользования пассажи-

ровместимости или гру-

зоподъемности

— коэффициент ис-

пользования

пробега

— среднесуточный

пробег, тыс. км

—

средняя протяжен-

ность поездки с пассажи-

рами (грузом), км

—

количество

госу-

дарственных автомоби-

лей в обслуживаемом

парке

— количество авто-

мобилей,

принадлежа-

щих гражданам, в об-

служиваемом парке

227

Продолжение табл. 49

Факторы

Расчетные формулы

Показатели,

исполь-

зуемые для расчета

Дорожно-климатические

условия

эксплуатации

Удельный

вес грунтовых

дорог в общей протяжен-

ности дорог для

района,

где эксплуатируются авто-

мобили

ЛЧ

Обобщенный

показатель эф-

фективности у

•*54

—

'гр''1

гр"об

/(1000L

)

— общая протяжен-

ность дорог в зоне ра-

боты автомобилей, км;

'гр

—

протяженность

грунтовых дорог в зоне

работы

автомобилей,

км

тс

—

затраты

на

техни-

ческое обеспечение тран-

спортного

процесса, тыс.

руб.;

— годовой

приведенный

пробег пар-

ка обслуживаемых ав-

томобилей, тыс. км

ответствующей

подсистеме

технической

эксплуатации, отобрать те

факторы, которые определяют эффективность функционирования

технической службы предприятия.

Для

определения

их

дифференцированного

и интегрированного

влияния на показатели деятельности технической службы

предпри-

ятия используются методы экономического анализа; при этом

проводится классификация факторов. Классификация может быть

проведена в

зависимости

от характера моделируемого процесса;

оценки его входных и выходных данных; способа ввода исходных

данных в модель; выбора метода моделирования.

При классификации факторы делятся на количественные и

качественные, что объясняется прежде всего целесообразностью

расширения границ анализа и включения в сферу экономического

анализа социальных факторов, большая часть которых имеет

ка-

чественную

характеристику.

С другой стороны, следует

учитывать

возможность перехода части качественных

факторов

в количествен-

ные, если им может быть дана количественная оценка, и всегда

сохраняется

какая-то часть количественных факторов, которая

должна быть выделена особо. Методы экономического анализа

не позволяют с достаточной достоверностью

определить

влияние

качественных факторов. Это влияние может быть выявлено при

помощи специальных шкал и иных способов оценки с

применением

метода идентификации факторов, что позволяет однозначно решать

эту задачу.

Следующим этапом разделения факторов, необходимым в их

классификации, является деление на второстепенные и существен-

ные. При этом следует учитывать и наличие случайных факторов,

являющихся результатом погрешностей измерения. Деление

фак-

228

торов на второстепенные и существенные связано с необходимостью

упрощения моделируемого

процесса,

с отбором только доминирую-

щих

факторов,

которые определяют уровень и динамику процесса.

Очень важным здесь является процесс отбора этих факторов, кото-

рый целесообразно осуществлять методами парной и множественной

корреляции их значений.

Следующим этапом классификации факторов является их деле-

ние на простые (первичные) и сложные (комплексные). Первая

группа факторов

позволяет

получить наилучшие результаты, но

для этого требуется организовать детальное статистическое наблю-

дение, что практически не всегда возможно. Поэтому чаще всего

приходится пользоваться сложным фактором.

Затем для определения необходимого объема выборок и полу-

чения достоверных

средних

значений показателей для оценки эф-

фективности функционирования технических служб СТОА и других

предприятий автомобильного транспорта и факторов, формирующих

этот процесс эффективности, при исследовании парной корреляции

в регрессионном анализе факторов следует воспользоваться стан-

дартными номограммами. При нормальном распределении коэффи-

циента вариации, относительной точности исследования (погреш-

ность) е

0,10 и доверительном уровне вероятности р

0,95

объем выборки N = 40 достаточен [5, 38].

Довольно часто в процессе исследования для увеличения объема

выборки используют метод «предприятие — год», т. е. показатели

по каждому предприятию берут за ряд лет и рассматривают их

как отдельные наблюдения (выборки). Это позволяет увеличить

объем и достоверность исходной информации.

Используя метод «предприятие — год», важно правильно вы-

брать продолжительность периода обследования, так как слишком

малая продолжительность может помешать выявлению общих за-

кономерностей, а очень большая — существенно изменить их под

влиянием технического прогресса и других качественных преобра-

зований. Оптимальным периодом целесообразно считать

3—5

по-

следовательных лет.

При таком методе возможны корреляции между показателями

одного подразделения,

полученными

за ряд лет. Это приводит ча-

стично к искажению средних квадратических погрешностей коэф-

фициентов корреляций. Но при исследовании в течение рекоменду-

емого периода эти искажения в большинстве случаев не столь зна-

чительны, чтобы повлиять на практические результаты. Более

важно,

чтобы при применении аппарата регрессионного анализа

результат наблюдений (выборок) представлял собой независимые

нормально распределенные случайные величины. Так как исследу-

емые процессы изменяют эффективность технической

^службы

протекают

под влиянием большого числа независимо действующих

факторов, каждый из которых мало изменяет течение процесса

в целом, то можно наблюдать лишь суммарные действия этих фак-

торов и получить закономерности, свойственные сумме большого

числа независимых величин.

22?

Из теории вероятности известно, что при выполнении

исследо-

ваний с использованием аппарата регрессионного анализа

необхо-

димо и достаточно, чтобы исследуемый процесс сводился к

нормаль-

ному закону распределения независимых величин. Поэтому необ-

ходима проверка соответствия распределения исходных данных

нормальному закону, и, чтобы не допустить ошибочного заключе-

ния, рассчитывается мера

асимметрии,

т. е. показатель скошен-

ности ряда в ту или другую сторону от среднего значения:

А =

где

Мз

—

центральный

момент

третьего порядка (берется из табличных

данных

[6,

5]).

Показатель асимметрии дает возможность оценить форму кривой

распределе-

ния данных.

Если показатель асимметрии характеризует, насколько иссле-

дуемое распределение сдвинуто вправо (влево) от нормальной кри-

вой распределения (соответственно положительная

или

отрицатель

пая

асимметрия), то показатель эксцесса

е',

т. е. нарушения нор-

мальности процесса, характеризует, насколько кривая распреде-

ления шире (уже) или выше (ниже) нормальной кривой:

где

—

центральный

момент

четвертого порядка, берется из табличных данных

15,

6].

Сравнением

статистической

информации по большинству об-

следованных предприятий

138]

с данными стандартных таблиц

можно убедиться, что все факторы, кроме

д'

14)

л"

2в

—

ьо

(см. табл. 49), не противоречат по асимметрии

и эксцессу нормальному закону распределения, т. е. их значения

находятся в пределах случайных погрешностей этих показателей.

Первичная

информация, кроме того, должна соответствовать

требованию

количественной

однородности в статистической

сово-

купности. Выражением количественной однородности можег слу-

жить коэффициент вариации данных, т. е. та его максимальная

величина,

которая характерна для закона

статистического

распре-

деления. Для нормального распределения эта максимальная ве-

личина

коэффициента

вариации, служащая границей между одно-

родностью и неоднородностью статистической совокупности, со-

ставляет 0,33 [33].

Анализ рассмотренных коэффициентов вариации для

отобранных

факторов

—

свидетель-

ствует о том, что по данным показателям статистические совокуп-

ности

неоднородны [38].

Факторы, не противоречащие нормальности распределения и

количественно однородные, должны быть

подвергнуты

верификации,

т.е.

проверке на аномальность. Считается [33, 14], что надо вы-

являть и исключать аномальные наблюдения исходя из среднего

квадратического

отклонения, т. е.

произвести

проверку по спо-

собу трех

сигм.

Если значения взятых для исследования показа-

230

телей

не превышают допустимые табличные

пределы,

то таким

образом обработанная информация является представительной и

может быть использована для разработки математической модели

процесса деятельности технической службы.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ УРОВНЯ

ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ

Большинство реальных процессов деятельности технической

службы характеризуются высокой степенью корреляции факторов.

Однако чаще всего такая зависимость носит локальный характер,

т. е. между собой связаны не все исследуемые факторы, а отдель-

ные группы входных параметров. При

эюм

можно выделить сле-

дующие основные схемы связи факторов в зависимости от типа

решаемой задачи [18,

38]:

1) все исследуемые факторы моделиру-

емого процесса характеризуются сильной корреляцией; 2) факторы,

входящие в отдельные группы,

характеризуются

сильной корре-

ляцией, а сами группы не связаны между собой; 3) часть исследу-

емых

факторов,

не коррелированных между собой, входят в отдель-

ные группы с явно выраженной связью, а часть факторов, не во-

шедших в эти группы, несущественно связаны как между собой,

так

и с остальными факторами (наиболее общий случай).

При моделировании

деятельности

технической службы незави-

симо от схемы связи факторов целесообразна замена

совокупности

существенно

взаимосвязанных

факторов

на какой-либо другой

набор

некоррелированных

параметров.

Новый набор факторов

должен нести необходимую информацию о первоначальном наборе

факторов

исследуемого процесса. Такой переход в решении задачи

от

зависимых к независимым факторам целесообразно

осуществлять

использованием

метода

главных компонент, поскольку в этом слу-

чае новые

переменные

—

главные

компоненты

—

имеют вполне оп-

ределенное

значение и аккумулируют основные признаки обобщен-

ных в них

факторов.

Вследствие некоррелированности и меньшего числа вновь полу-

ченных переменных существенно упрощается статистический анализ

уравнения (модели), описывающего деятельность

технической

службы и дальнейшее использование

этих

переменных. При этом

в случае необходимости имеется возможность вновь вернуться от

обобщающих компонент к исходным факторам исследуемого про-

цесса деятельности

технической

службы.

Для обеспечения заданного уровня эффективности функциониро-

вания технической службы

СТОА

или иного предприятия авто-

мобильного транспорта посредством формирования оптимального

ресурсного обеспечения необходимо прежде всего исследовать за-

кономерности и степень влияния обобщенных в главных компо-

нентах факторов на

критериальный,

т. е. обобщенный показатель

эффек!ивности

Для этого необходимо разработать

много-

параметрическую модель функционирования технической службы

с использованием математических методов, позволяющих опреде-

231

лить

скрытые,

неявные

закономерности,

объективно существующие

рассматриваемом

процессе.

Методом главных компонент можно решить следующие

вопросы;

1) отыскание скрытых, но объективно существующих законо-

мерностей, которые определяются воздействием внутренних и внеш-

них причин на изучаемый процесс; 2) уменьшение потока исходной

информации путем описания процесса при помощи главных

ком-

понент, число которых значительно меньше числа первоначально

взятых

факторов;

3) выявление и изучение статистической связи

частных факторов е обобщающими их главными компонентами;

4) прогнозирование хода

развития

процесса.

Помимо

того,

применение к рассматриваемой задаче метода

главных компонент в качестве математического аппарата обуслов-

ливается следующим: 1) предъявляются те же требования к исход-

ной

информации,

что и описанные ранее, но при этом не нужно

выдвигать никаких гипотез о переменных, которые могут и не быть

случайными величинами, хотя на практике их наблюдаемые значе-

ния рассматриваются как выборки из некоторых совокупностей;

2) обеспечивается строгость формирования главных компонент и

однозначность решений, обладающих большой объективностью при

формировании обобщенных факторов; 3) допускается проведение

исследования в том случае, когда число опытов меньше числа вход-

ных переменных [43,

38].

При использовании метода главных компонент необходимо в за-

висимости от решаемой задачи определить их число, достаточное

для адекватной замены всей

совокупности

первоначальных

факто-

ров. В настоящее время известно более 20 способов определения

необходимого числа компонент.

В задачах, подобных рассматриваемой, целесообразно применять

способ, при котором добиваются обобщения совокупности всех

переменных с использованием группового метода, особенности

которого состоят в том, что вначале определяют группы переменных,

которые тесно коррелируют между собой, затем выделяют ряд

независимых компонент, каждая из которых соответствует такой

группе Переход от зависимых между собой переменных

..,,

к системе независимых главных компонент

...,

осуществляется посредством ортогонального преобразования

матрицы

AV,

(16)

где X =

.....

}

— матрица порядка т X

(исходных данных); А

[Wij]

— матрица коэффициентов регрессии факторов и переменных

(да,-/—

вес

/-Й

компоненты в

i-й

переменной); V =

...,

]

— матрица порядка

(значений факторов).

Переход к главным компонентам V осуществляется с помощью

обратной матрицы

А'

Этот

процесс

может быть представлен в ма-

тричной форме

А-*Х.

232

(17)

Для обращения матрицы необходимо, чтобы она была

квадрат-

ная. Матрица А квадратная только тогда, когда корреляционная

матрица имеет ранг т и выделяются все т главных компонент.

После вычисления обратной матрицы

Л"

можно, используя фор-

мулу (16), приступить к определению матрицы значений главных

компонент по формуле

АА-^М, (18)

где М — диагональная матрица.

В диагональной матрице М порядок расположения перемен-

ных зависит от их величины. Так как матрица М

диагональ-

ная, то значения главных компонент V можно получить путем про-

стого перемножения матриц (16) и (17), что позволяет определить

значения не всех, а только нескольких первых компонент, нужных

для исследования.

Для определения числа главных компонент в

модели

следует

использовать то свойство метода, что компоненты располагают

в убывающем порядке по величине дисперсий

А,

исходных перемен-

ных, т. е. К

(и

)

(УЗ)

• • •

Отсюда следует, что

са-

мой высокой дисперсией обладает первая компонента, раскрываю-

щая наиболее важные зависимости между исследуемыми перемен-

ными.

Иногда вводится ограничение на величину суммарной дисперсии,

охватываемой несколькими первыми компонентами.

3ia

величина

принимается

равной

в пределах

70—80

% общей дисперсии. В дру-

гих случаях используется ее величина, охватываемая

/-и

компо-

нентой, т. е. для исследования оставляются те

компоненты,

вели-

чина дисперсии которых не меньше единицы,

т.е.

K(vj)^s\.

Учитывая, что в основном в системе технической эксплуатации

реально действующими и интерпретируемыми являются

линей-

ные модели, за основу моделируемого процесса следует принять

линейную многофакторную

зависимость

вида

с + с х +

tot.

+ • • + с

(19)

где у — выходная функция (результирующий

признак)

исследуемой

зависимости;

— свободный член

уравнения;

](

...,

— коэффициенты регрессии;

...,

—

переменные параметры процесса.

На основе изложенного может быть разработана

математическая

модель процесса изменения эффективности технической службы

СТОА или иного предприятия автомобильного транспорта [38].

Оценка

адекватности

модели реальному процессу производится

с использованием показателя погрешности аппроксимации (в

-дг

S (Уф —

#р)

ЮО/г/ф

и критерия Фишера F — для сравнения

остаточной

дисперсии

с исходной дисперсией

выходного

показателя.

При ё в пределах 10 % модель считается удовлетворительной

в случае, если при проверке по критерию Фишера он больше

таб-

личного значения

233

Для определения силы связи между зависимой переменной я

факторами, влияющими на ее уровень, при линейной модели

про-

цесса рассчитывают коэффициент множественной корреляции

(20)

где у

Ср

—

среднее значение показателя эффективности.

Многочисленными исследованиями установлено, что на

коэф-

фициент множественной корреляции влияет соотношение между

числом параметров, входящих в уравнение множественной

регрес-

сии, и их общим числом в исходной совокупности. Поэтому в слу-

чае небольшого числа наблюдений в формулу коэффициента мно-

жественной корреляции вводится поправка

я„

где

yxi>

— соответственно скорректированный и рас-

считанный по формуле (20) коэффициенты множественной корреляции; N —

сово-

купность

выборки;

— число параметров

модели.

Влияние отобранных факторов на результирующий показатель

определяется по значению

R-.

В связи с тем, что модель процесса изменения эффективности

функционирования технической службы предназначается для всех

специализированных предприятий автомобильного транспорта и

комплексных автотранспортных предприятий, исходную статисти-

ческую информацию можно

рассматривать

как выборочную сово-

купность, характеристики которой распространяются на всю гене-

ральную совокупность. Таким образом, с определенной

вероят-

ностью можно

утверждать,

что

закономерности

моделируемой сово-

купнос!и

будут распространяться на всю генеральную

совокупное!

(с учетом ввода новых предприятий).

Для этого целесообразно определение совместимости величины

коэффициента множественной корреляции, полученной по имею-

щейся совокупности данных, с предположением о равенстве

его

нулю в генеральной

совокупности.

С этой целью строят

доверитель-

ные интервалы коэффициента множественной корреляции

R -

Я<

где

— критерий Стьюдента;

а#

—

средняя

квадрашческая

погрешность

коэффи-

циента

о^

—

)/>/"/г

— k —

При принятой точности расчета с вероятностью В — 0,95 соот-

ветствующая величина

^=2.

Если это условие соблюдено, то

предположение о равенстве коэффициента множественной корре-

ляции нулю следует считать неправомерным, а величину коэффи-

циента существенной.

На основании изложенного выше можно сделать заключение,

что определение закономерностей изменения уровня эффективно-

сти функционирования технической службы проводится в

определен-

234

ной

последовательности.

В начале определяют уравнения и коэффи-

циенты парной корреляции. По коэффициентам отбирают достовер-

ные факторы, характеризующие эффективность технической службы,

для включения в уравнение множественной корреляции. Затем по

выделенным группам факторов устанавливают вид уравнения

мно-

жественной корреляции

между

показателем и факторами, которое

затем используют для выбора и ранжирования факторов по степени

их влияния, т. е. значимости. Достоверность и точность определе-

ния влияния факторов, обусловливающих деятельность технической

службы, зависят от правильного выбора единицы измерения ре-

зультирующего признака у.

При этом, как отмечалось ранее, целесообразно, чтобы показа-

тели были выражены количественно. Так, например, среди основ-

ных факторов, влияющих на эффективность функционирования

технической службы, такой фактор, как состояние обслуживаемых

автотранспортных средств, не имеет соответствующего количествен-

ного выражения. Он является качественным фактором. Количест-

венная его оценка может быть получена с помощью экспертной

оценки его значимости, т. е. рангов, или путем замены

другим

фактором,

который

по степени влияния на исследуемые показатели

был бы таким же, как качественный фактор.

Оценка посредством рангов является достаточно сложной. Ее

достоверность зависит от опыта

знаний эксперта. Более прием-

лемым методом оценки качественного фактора следует считать

обоснованную замену его количественным показателем. При этом

последний должен логически вытекать из его сущности.

Зависимость между результирующим признаком

//-—эффектив-

ностью функционирования технической службы предприятия ав-

томобильного транспорта и фактором, влияющим на его величину,

можно

представить общим выражением

==/

fo,

...

где

*i,

лг

...,

хь

— показатели, определяющие эффективность

функционирования

технической службы предприятий автомобильного транспорта.

Аппроксимация этой функции обычно производится

полино-

мом первой степени. Исходная информация обрабатывается ме-

тодом корреляционно-регрессионного анализа на ЭВМ по специ-

ально разработанной программе [38]. Проверку гипотезы о наличии

связи между критериальным показателем и изучаемыми факторами

и оценки силы

этой

связи осуществляют с помощью коэффициентов

корреляции, а номинальный коэффициент

парной корреляции

определяют по формуле

г/о

rtf"N/(\ —

(21)

где

о>

— средняя

квадратическая

погрешность парного коэффициента корреляции;

N — объем

выборки.

Для парной корреляции

о>

= (1 —

)1-/п.

Принято считать, что если

r/o

R/Q

больше 2, то с вероятно-

стью 0,9 и выше можно утверждать достоверность величины полу-

ченного коэффициента корреляции; если меньше 2, то коэффициент

корреляции по своей величине случаен.

235

Для количественного определения факторов, включаемых в

со-

став главных компонент, и многопараметрической модели рассма-

триваемого процесса необходимо найти минимально

допустимое

значение

г.

Из формулы (21) следует, что

В результате получаем квадратное уравнение относительно

г,

т. е.

гЧ

/Л/

—

— 0, из решения которого имеем

Подставив ранее определенные значения в эту формулу, получим

шш

= 0,287.

Анализ взаимосвязи между критерием эффективности функцио-

нирования технической службы и факторами [38] по величине

парных коэффициентов корреляции показывает, что обобщенный

показатель эффективности, т. е. критерий

в наибольшей сте-

пени зависит от удельного веса автомобилей выпуска до 1970 г.

с пробегом более 200 тыс. км в обслуживаемом парке. Влияние

этого фактора хорошо изучено. Коэффициент корреляции в про-

веденных расчетах [38] составил

yXlt

=0,627.

Также

достаточно

сильная связь наблюдается между исследуемым показателем у и

факторами, определяющими обеспеченность предприятия произ-

водственным оборудованием на 1000 км пробега, периодичность

проведения

ТО-1

и ТО-2, среднегодовую заработную плату произ-

водственных рабочих и обеспеченность предприятия производствен-

ной площадью.

Исследование [381 также показало, что имеются существенные

зависимости между эффективностью функционирования технической

службы и удельным весом автомобилей выпуска после 1980 г. или

с пробегом с начала эксплуатации до 100 тыс. км в обслуживаемом

парке, площадью для ТО и

ТР,

приходящейся на одного ремонт-

ного рабочего, удельным весом автомобилей выпуска после 1970 г.

или с пробегом 100 тыс. — 200 тыс. км в обслуживаемом парке.

Существенные положительные зависимости имеют место и между

показателем у и пробегом автомобилей с начала эксплуатации в сред-

нем по обслуживаемому парку, средним сроком службы авто-

мобилей.

Для получения большей точности следует к рассматриваемым

факторам добавить техническую вооруженность труда производ-

ственных рабочих, продолжительность эксплуатации автомобиля в

сутки, удельный вес производственных рабочих в предприятии.

Для характеристики формы связи между результирующими по-

казателями и существенными факторами рассматриваемого про-

цесса, определения силы и направления этой связи следует провести

двумерный статистический анализ информации. Для более полной

характеристики связи проводится парный регрессионный анализ.

236

50. Уравнения и

коэффициенты

парной корреляции

Факторы

*15

•*-16

*22

*24

гъ

зе

4Л

№

Уравнения

корреляции

у =

47,612+

1,928*,

у = 53,203 + 226,482*.

58,251 —

0,432*,

у=

64,753+

1478,94*,,

у=

62,991+

10,441*

1В

у=

124,711+

0,0015л-

у = 54,627 +

122,35*

32,433 —

134,606д;

у=

126,569+

101,327ж

182,575+

13,973*

у = 13,251 +

25,714*

у = 28,020 +

5,063*

у=

57,512+

23,769*

зв

у=

15,882+

0,0033*

у = 63,74 +

38,283*

у—

31,183+

33,257*

у=

—2,606+

8,154*45

Коэффициент

0,609

0,310

—0,372

0,285

0,257

0,373

—0,407

—0,600

0,627

0,373

0,516

0,353

0,385

0,523

0,204

0,268

0,207

Оценка значимо-

сти

коэффициен-

та

5,80

2,17

2,64

1,90

1,74

2,65

2,981

5,627

6,193

2,654

4,449

2,468

2,86

4,376

1,346

1,826

1,367

При таком анализе расчетные значения регрессии могут быть опре-

делены по уравнению у

а +

Ьх;

при этом система нормальных

уравнений имеет вид

па

+ %

* =

у,

Полученные уравнения регрессии и их статистические харак-

теристики для рассматриваемого в качестве примера случая приве-

дены в табл. 50 [38], а на рис. 78 и 79 для примера

графического

определения

= /

)

показана

зависимость

у от

У от

зв

соответственно.

Аналогично графическим методом можно построить

также зависимости по всем рассматриваемым факторам. Поскольку

большинство

парных зависимостей эффективности функционирова-

ния технической службы от определяющих их уровень факторов

носят линейный характер,

множественная

многофакторная модель

должна быть линейной.

Так как наиболее

сущестхенное

влияние на уровень эффектив-

ности функционирования

технической

службы оказывают факторы,

приведенные

в табл. 50, то их в

дальнейшем

используем для реше-

ния задачи выбора группы факторов с применением главных ком-

понент расчета уравнений

множественной

корреляции и разра-

ботки в окончательном

виде

(с переходом от главных компонент

к исходным факторам) математической модели.

На основе парной корреляции и одномерного статистического

анализа процесса изменения показателя эффективности функцио-

нирования технической службы предприятий автомобильного тран-

спорта можно установить, что определяющими его значение факто-

рами являются управляемые факторы. В связи с этим для опреде-

237