Покращення процесу забезпечення запасними частинами рухомого складу автотранспортного підприємства

Abstract

У дисертації вирішена актуальна науково-технічна задача – підвищення ефективності експлуатації рухомого складу АТП, шляхом покращення процесу забезпечення запасними частинами, за рахунок врахування доступності запасних частин в регіоні та фінансові можливості АТП для визначення номенклатури та кількості запасних частин, які необхідно зберігати на складі підприємства. Запропоновано аналітичний метод розподілу номенклатури запасних частин на групи, що включає, по-перше, розрахунок узагальнених кількісно - вартісних показників; по-друге, процедуру побудови нормованої комулятивний кривої та формування номенклатурних груп. Методика передбачає коригування номенклатури. Розроблені методичні принципи вибору математичних моделей, які доцільно використовувати при прогнозуванні на перспективу потреби рухомого складу АТП в запасних частинах. При наявності вихідного масиву даних про фактори, що впливають на потребу в запаспих частинах, пропонується використовувати багатофакторну регресійну модель прогнозування. В випадку відсутності інформації про зазначені фактори, найбільш доцільно використовувати адаптивну модель прогнозування. Методика прогнозування обсягів і номенклатури запасних частин ґрунтується на статистичних даних про фактичні показники надійності, обсяги поставок запасних частин і розрахунку ризику в умовах невизначеності.

В диссертации решена актуальная научно-техническая задача - повышение эффективности эксплуатации подвижного состава АТП, путем улучшения процесса обеспечения запасными частями, за счет учета доступности запасных частей в регионе и финансовых возможностей АТП, для определения номенклатуры и количества запасных частей, которые необходимо хранить на складе предприятия. Предложено аналитический метод распределения номенклатуры запасных частей на группы, включающей, во-первых, расчет обобщенных количественно - стоимостных показателей; во-вторых, процедуру построения нормированной коммулятивный кривой и формирования номенклатурных групп. Методика предусматривает корректировку номенклатуры. Разработаны методические принципы выбора математических моделей, которые целесообразно использовать при прогнозировании на перспективу потребности подвижного состава АТП в запасных частях. При наличии исходного массива данных о факторах, влияющих на потребность в запаспих частях, предлагается использовать многофакторную регрессионную модель прогнозирования. В случае отсутствия информации об указанных факторов, наиболее целесообразно использовать адаптивную модель прогнозирования. Методика прогнозирования объемов и номенклатуры запасных частей основывается на статистических данных о фактических показателях надежности, объемах поставок запасных частей и расчета риска в условиях неопределенности.

The thesis solves an urgent scientific and technical problem - the improvemen of the efficiency of ATE rolling stock by improving the process of providing spare parts, taking into account the availability of spare parts in the region and the financial capacity of ATE to determine the range and number of spare parts to be stored in the warehouse. An analytical method of dividing the nomenclature of spare parts into groups is suggested, which includes, first, the calculation of generalized quantitative - cost indicators; secondl, the procedure for constructing a normalized cumulative curve and the formation of nomenclature groups. The method involves adjusting the nomenclature. There had been developed the methodical principles of choice of mathematical models which are expedient to use at forecasting on prospect of need of a rolling stock of ATE in spare parts. In the presence of the initial array of data on the factors influencing the need for spare parts, it has been suggested to use a multifactor regression model of forecasting. In the absence of information on these factors, it is best to use an adaptive forecasting model. The method of forecasting volumes and nomenclature of spare parts is based on statistical data on actual reliability indicators, volumes of spare parts deliveries and calculation of risk in conditions of uncertainty.