Камышников В.А. Организационно-производственные структуры технической эксплуатации автомобилей и строительно-дорожных машин

Подождите немного. Документ загружается.

201

статистических испытаний. На практике чаще всего применяется

показательный закон распределения времени обслуживания.

При показательном законе распределения времени обслу-

живания вероятность P

t обс

события, что время обслуживания

продлится не более чем t, равна:

t обс

(t)=1–e,

–

где V – интенсивность обслуживания одного требования одним

обслуживающим устройством, которая определяется из соот-

ношения

V = 1 : t'

обс

где t'

обс

– среднее время обслуживания одного требования од-

ним обслуживающим устройством.

Показательный закон распределения времени обслужива-

ния имеет место тогда, когда плотность распределения резко

убывает с возрастанием времени t. Например, когда основная

масса требований обслуживается быстро, а продолжительное

обслуживание встречается редко.

Важным параметром СМО является коэффициент загруз-

ки  – это отношение интенсивности поступления требований

 – к интенсивности обслуживания V.

 =  : V,

где  – коэффициент загрузки;  – интенсивность поступления

требований в систему; V – интенсивность обслуживания одного

требования одним обслуживающим устройством.

Из этих соотношений получаем, что

a = 



об

Учитывая, что  – интенсивность поступления требований

в систему в единицу времени, произведение 



обс

показывает

количество требований, поступающих в систему обслуживания

за среднее время обслуживания одного требования одним уст-

ройством.

Для СМО с ожиданием количество обслуживаемых уст-

ройств должно быть строго больше коэффициента загрузки

(требование установившегося или стационарного режима рабо-

202

ты СМО): n > . В противном случае число поступающих тре-

бований будет больше суммарной производительности всех об-

служивающих устройств, и очередь будет неограниченно расти.

Для СМО с отказами и смешанного типа это условие мо-

жет быть ослаблено, для эффективной работы этих типов СМО

достаточно потребовать, чтобы минимальное количество об-

служиваемых устройств n было не меньше коэффициента за-

грузки : n  .

Обычные в практической деятельности подсчеты, осно-

ванные на чисто арифметических соображениях, при которых

не учитывается специфика случайных колебаний в поступлении

требований на обслуживание, приводят к серьезным просчетам.

Ситуация в таких РОП напоминает поликлинику, где врач успе-

вает удовлетворительно осмотреть больного и заполнить его

историю болезни в среднем за 15 минут. Планирующие органы

из этого обычно делают вывод: за четырёхчасовый рабочий

день врач должен принимать 16 человек. Однако больные при-

ходят в случайные моменты времени. В результате такого под-

счета пропускной способности врача к нему неизбежно скапли-

вается очередь.

Та же ошибка допускается при расчете числа коек в боль-

ницах, числа работающих касс в магазинах, числа официантов

в ресторанах и т. д. К сожалению, некоторые экономисты со-

вершают эту ошибку и при расчете числа постов РОП, погру-

зочных средств, приемщиков на элеваторах, причалов в мор-

ских портах и пр.

Для задачи с ожиданием основной характеристикой каче-

ства обслуживания является длительность ожидания требовани-

ем начала обслуживания.

Таким образом, используя методы СМО, можно определить:

– оптимальное число каналов обслуживания;

– вероятность занятости каждого из каналов обслуживания;

– функцию распределения и интенсивность входящего по-

тока заявок на обслуживание;

– среднее время ожидания обслуживания и среднее время

203

обслуживания одной заявки;

– среднее число незанятых каналов обслуживания и убы-

ток от их простоя;

– среднее число занятых каналов;

– вероятность того, что все обслуживающие каналы заняты;

– вероятность того, что все обслуживающие каналы сво-

бодны;

– среднюю длину очереди и среднее время ожидания на-

чала обслуживания;

– вероятность заявки каждого из каналов (ТО-1, ТР, НР

или КР).

Самое главное – спроектировать и построить РОП такой

производственной мощности, которая бы соответствовала спро-

су на услуги в данной географической точке стала на долгие

годы привлекательной для клиентов.

5.5. Оптимизация использования

производственной мощности РОП и ПТБ

Перевозки автомобильным транспортом предполагают

использование подвижного состава (автомобилей и автопоез-

дов), находящегося в исправном техническом состоянии.

Исправное техническое состояние означает полное соот-

ветствие подвижного состава нормам, определяемым правила-

ми технической эксплуатации, и характеризует его работоспо-

собность.

Работоспособность автомобиля оценивается совокупно-

стью эксплуатационно-технических качеств – динамичностью,

устойчивостью, экономичностью, надежностью, долговечно-

стью, управляемостью и т. д. – которые для каждого автомоби-

ля выражаются конкретными показателями. Чтобы работоспо-

собность автомобиля в процессе эксплуатации находилась на

требуемом уровне, значения этих показателей длительное время

должны мало меняться по сравнению с их первоначальными

величинами.

204

Однако техническое состояние автомобиля, как и всякой

другой машины, в процессе длительной эксплуатации не оста-

ется неизменными. Оно ухудшается вследствие изнашивания

деталей и механизмов, поломок и других неисправностей, что

приводит в результате к ухудшению эксплуатационно-техни-

ческих качеств автомобиля.

Изменение указанных качеств автомобиля по мере увели-

чения пробега может происходить также в результате несоблю-

дения правил технической эксплуатации или технического об-

служивания автомобиля.

Основным средством уменьшения интенсивности изна-

шивания деталей и механизмов и предотвращения неисправно-

стей автомобиля, т. е. поддержания его в должном техническом

состоянии, является своевременное и высококачественное вы-

полнение технического обслуживания.

Одним из направлений, позволяющих повысить техниче-

ское состояние парка автомобилей при минимальных расходах

на строительство производственной базы для ТО и текущего

ремонта, является строительство и организация баз централизо-

ванного обслуживания и ремонта автомобилей. База централи-

зованного обслуживания обеспечивает ТО и ТР нескольких ав-

тохозяйств, не имеющих собственной производственной базы.

Такая форма организации позволяет сконцентрировать средства

механизации производственных процессов, повысить произво-

дительность труда и качество работ.

Каждое предприятие, в т. ч. и АТП, имеет определенную

производственную мощность. Под ней понимается максималь-

ное количество продукции определенной номенклатуры, кото-

рое может произвести производственная единица (предприятие,

цех, участок) за год при заданном объеме и структуре основных

фондов, совершенной технологии и организации производства

и соответствующей квалификации кадров.

Производственная мощность АТП зависит от количества

подвижного состава и его грузоподъемности.

205

Производственная мощность зон и предприятий техниче-

ского обслуживания и ремонта подвижного состава, цехов

и участков АТП определяется по наибольшей пропускной спо-

собности ведущих звеньев производства, линий технического

обслуживания, постов для ремонта и т. д.

При разработке годовой производственной программы

выбирают такое соотношение объемов номенклатурных пози-

ций, чтобы на их выполнение хватило имеющихся ресурсов

(фонд заработной платы, трудоемкость, сырье и материалы,

фондоемкость и др.) и в то же время программа обеспечила

максимальные показатели эффективности (прибыль, объем реа-

лизации, рентабельность и др.)

Постановка задачи.

Z =  С

 max,

j=1

при ограничениях:

 A

 B

, i=1,..,m,

i=1

j 

0, j=1,..,n,

где m – число ограничений на ресурсы; n – число номенклатур-

ных позиций;

Обратимся к табл. 1.2. Попытаемся проанализировать ре-

зультаты работы предприятия с точки зрения поставленной за-

дачи, т. е. определим, насколько производственная программа

РОП по 8-ми временным периодам была близка к оптимальной.

Производственная программа включет в себя производст-

во услуг ТО-1, ТО-2, ТР, НР. Цены исполнения каждого вида

услуг и затраты на их производство отличаются. Так, цена про-

ведения работ по ТО-1, ТО-2 выше, чем ТР или НР, но и выше

трудоемкость (ТО-1 и ТО-2 заняты 60 %, ТР и НР 40 % персо-

нала).

206

Производство ТР и НР требует серьезного участия ста-

ночного парка для изготовления и реставрации деталей, а также

использования покупных запасных частей.

Ассортимент запасных частей для автомобилей так ши-

рок, что не найдется ни одного РОП, имеющего все эти детали

на своих складах. Этого не позволят сделать как площадь скла-

да, так и финансовые соображения – изъятие из оборота капи-

тала снижает его рентабельность.

Вспомним зависимость рентабельности капитала от ско-

рости его оборачиваемости:

рентабельность капитала (Р

капитала

) = П : К = (П : К) (V : V) =

= (П : V) (V : К) = Р

прод

∙ N

кап

= (Рентабельность продаж) (Коэф-

фициент оборачиваемости капитала).

Из формулы следует, что рентабельность капитала тем

выше, чем выгоднее мы продаем свой товар, и чем быстрее

оборачивается наш капитал.

Помните: время – деньги!

Мы показали, что запасные части в полном ассортименте

на все автомобили не могут быть в наличии на складе РОП из-

за ограничений по финансированию, и из-за ограниченности

складских площадей.

Как же быть? Как максимально быстро отремонтировать

автомобиль, если ремонт связан с установкой новой детали вза-

мен изношенной?

Ответ прост – нужно найти оптимальный ассортимент

хранящихся на складе запасных частей, который позволит

обеспечить максимальный ремонт в минимальные сроки и даст

наибольшую выручку и прибыль.

В табл. 5.15 представлена постановка задачи оптимизации

производственной программы, даются нормы расхода различ-

ных видов ресурсов на производство услуг РОП, цены и годо-

вые объемы ресурсов, которыми располагает предприятие.

Получили постановку задачи линейного программирова-

ния. В реальной практике подобные задачи возникают с сотня-

ми и тысячами переменных и ограничений. Для решения таких

207

задач существуют точные, эффективные методы. В частности,

широко распространен симплекс-метод Д. Данцига. Мы же

воспользуемся графическим методом решения этой задачи.

Таблица 5.15

Оптимизация производственной программы РОП

Услуги РОП Наименование

используемых

ресурсов

Ед. изме-

рения

ТО-1, ТО-2

Х1 А

ТР, НР

Х2 А

Наличное ко-

личество

ресурса

ТО-1, ТО-2 ТР, НР

Трудоемкость чел.-ч X1∙ 30,280 +X2∙ 61,72 ≤ 72084

Зарплатоемкость руб. X1∙ 51,849 +X2∙ 86,41 ≤ 170044

Энергоемкость кВтч X1∙ 15,000 +X2∙ 30,07 ≤ 77747

Материалоемкость куб.м X1∙ 1,308 +X2∙ 1,11 ≤ 1742

Фондоемкость стан.ч X1∙ 3,280 +X2∙ 8,28 ≤ 8521

Найти такие значения Х1 и Х2 которые максимизируют выручку:

Объем реализации руб. X1∙ 1033 +Х2∙ 2000 => Max

Примечание. X

–

количество воздействий (при j = 1 – ТО-1и ТО-2 и

при j = 2 – ТР и НР); A

– норма расхода ресурса на одно воздействие;

– объем потребления ресурса i.

В табл. 5.15 дается вид электронных таблиц Exsel-97

решения данной задачи. Укажите свой вариант, таблица пере-

считается, и вы можете приступить к оптимизации производст-

венной программы предприятия.

Решение задачи графическим способом (рис. 5.1). Для это-

го средствами Excel-97 построим графики целевой функции

(выделена жирно) и ограничений (пунктирные линии) и найдем

максимальное значение целевой функции. В шестой графе шес-

той строки стоит число 1000000 – первое приближение к опти-

мальному значению целевой функции. Меняя это значение, до-

бейтесь положения целевой функции, при котором она касается

самой крайней допустимой точки области определения задачи –

точки opt.

Широкое применение математических моделей в произ-

водственной логистике часто дает неплохие результаты. Объек-

208

том изучения логистики являются материальные и соответст-

вующие им финансовые информационные потоки. Эти потоки

на своем пути от первичного источника сырья до конечного по-

требителя проходят различные производственные, транспорт-

ные, складские звенья. При традиционном подходе задачи по

управлению материальными потоками в каждом звене решают-

ся в значительной степени обособленно. Отдельные звенья

представляют при этом так называемые закрытые системы, изо-

лированные от систем своих партнеров технически, технологи-

чески и методологически.

opt

0 X

Рис. 5.1. Оптимизация производственной программы

Широкое применение в логистике имеют различные мето-

ды моделирования, т. е. исследования логистических систем

и процессов путем построения и изучения этих моделей. При

этом под логистической моделью понимается любой образ, аб-

страктный или материальный, логистического процесса или ло-

гистической системы, используемый в качестве их заместителя.

209

Основная цель моделирования – прогноз поведения системы.

Ключевой вопрос моделирования «что будет, если…?»

Моделирование основывается на подобии систем или

процессов, оно может быть полным или частичным.

Математическим моделированием называют процесс ус-

тановления соответствия данному реальному объекту некоторо-

го математического объекта, называемого математической мо-

делью. Широко применяются два вида математического моде-

лирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование – это математический при-

ем исследования логистических систем, позволяющий получить

точные решения.

Аналитическое моделирование осуществляется в опреде-

ленной последовательности.

Первый этап. Формулируются математические законы,

связывающие объекты системы. Эти законы записываются

в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраиче-

ских, дифференциальных).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоретиче-

ских результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических

результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирова-

ния можно провести, если известны явные зависимости, связы-

вающие искомые характеристики с начальными условиями, па-

раметрами и переменными системы. Однако такие зависимости

удается получить только для сравнительно простых систем. При

усложнении системы исследование ее аналитическими метода-

ми наталкивается на определенные трудности. В этом случае,

чтобы использовать аналитический метод, необходимо сущест-

венно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возмож-

ность изучить хотя бы общие свойства системы, и это является

недостатком метода.

К достоинствам аналитического моделирования относят

большую силу обобщения и многократность использования.

210

Другим видом математического моделирования является

имитационное моделирование. Этот метод широко применяется

при исследовании логистических систем. Как уже отмечалось,

логистические системы функционируют в условиях неопреде-

ленности окружающей среды. При управлении материальными

потоками должны учитываться факторы, многие из которых но-

сят случайный характер. В этих условиях создание аналитиче-

ской модели, устанавливающей четкие количественные соот-

ношения между различными составляющими логистических

процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком

дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, оп-

ределяющие характер количественных отношений внутри логи-

стических процессов, остаются непознанными. В этом плане

логистический процесс остается для экспериментатора «черным

ящиком».

Процесс работы с имитационной моделью в первом при-

ближении можно сравнивать с настройкой телевизора рядовым

телезрителем, не имеющим представления о принципах работы

этого аппарата. Телезритель осуществляет регулировку, доби-

ваясь четкого изображения, не имея при этом представления

о том, что происходит внутри «черного ящика».

Точно так же экспериментатор работает с имитационной

моделью, меняя при этом условия протекания процесса и на-

блюдая полученный результат. Определение условий, при кото-

рых результат удовлетворяет требованиям, является целью ра-

боты с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основ-

ных процесса: первый – конструирование модели реальной сис-

темы; второй – постановка экспериментов на этой модели.

Как правило, имитационное моделирование осуществля-

ется с помощью компьютеров.

Нашла широкое применение методика анализа и управле-

ния системами – анализ АВС, который используют с целью со-