/
Автор: Бережной В.И. Лукинский В.С. Бережная Е.В Зайцев Е.И. Цвиринько И.А.
Теги: дорожный (безрельсовый) транспорт экономика экономические науки управление предприятием учебное пособие автомобильный транспорт
ISBN: 5-279-02719-7
Год: 2004
Текст
Логистика
автомобильного
транспорта
Допущено
Учебно-методическим объединением по образованию
в области производственного менеджмента
в качестве учебного пособия
для студентов, обучающихся по специальности
"Экономика и управление на предприятии транспорта"
ф
Москва
"Финансы и статистика"
2004
УДК 656.13.07(075.8)
ББК 65.37-80я73
Л 84
Авторы учебного пособия:
В. С. Лукинский, В. И. Бережной, Е. В. Бережная,
Е. И. Зайцев, И. А. Цвиринько
РЕЦЕНЗЕНТЫ:
доктор экономических наук, профессор СПбГУЭиФ С. А. Уваров,
доктор экономических наук, доцент СПбГИЭУ Е. В. Будрина
Логистика автомобильного транспорта: Учеб, пособие/
Л84 В. С. Лукинский, В. И. Бережной, Е. В. Бережная и др. - М.:
Финансы и статистика, 2004. - 368 с.: ил.
ISBN 5-279-02719-7
Рассмотрен логистический подход к управлению автотранспортным
предприятием; проведен анализ и дана классификация моделей и методов
теории логистики; предложена логистическая концепция управления авто-
транспортным предприятием; представлены разработанные модели основных
функций, инструменты и методы управления микрологистической системы
предприятия.
Для преподавателей, студентов, научных работников, аспирантов, прак-
тиков на предприятиях автомобильного транспорта.
Л
0605010203 - 240
010(01) -2004
201-2003
ISBN 5-279-02719-7
УДК 656.13.07(075.8)
ББК 65.37-80я73
О В. С. Лукинский, В. И. Бережной,
Е. В. Бережная, Е. И. Зайцев,
И. А. Цвиринько, 2004
ВВЕДЕНИЕ
Необходимость логистического подхода в практике
хозяйственной деятельности обусловлена прежде
всего переходом от рынка продавца к рынку покупа-
теля, который заставляет производственные (распре-
делительные) торговые системы гибко реагировать
на быстро меняющиеся приоритеты потребителей.
Особое значение приобретает концепция логис-
тики в обеспечении потребности в транспортных ус-
лугах. Следует отметить, что из-за недостаточного
внимания к этой области в последние годы резко
снизилось качество работы единой транспортной
системы и ее элементов.
Принципиальная новизна логистического подхо-
да к управлению автотранспортным предприятием
(АТП) состоит в том, что оно рассматривается как
внутрипроизводственная логистическая система на
макро- и микроуровне. На макроуровне АТП высту-
пают в качестве элементов макрологических систем.
Они обеспечивают ритм работы этих систем, являют-
ся источниками материальных услуг — транспортных
услуг. На микроуровне АТП как внутрипроизвод-
ственные логистические системы представляют со-
бой ряд связанных друг с другом подсистем, образую-
щих определенную целостность, единство. Эти под-
системы обеспечивают вхождение материального по-
тока в систему, прохождение внутри нее и выход из
системы в виде материальных — транспортных услуг.
В соответствии с концепцией логистики построение
внутрипроизводственных логистических систем
должно обеспечивать возможность постоянного сог-
ласования и взаимной корректировки планов и
действий снабженческих, производственных и сбы-
товых звеньев внутри предприятия.
3
Логистический подход к управлению АТП требу-
ет новых методов и моделей для разработки и приня-
тия управленческих решений. Настоящая книга рас-
считана на специалистов и руководителей, занимаю-
щихся перестройкой форм и методов управления
АТП для перехода от экстенсивных к интенсивным
методам хозяйствования.
Авторы не претендуют на полный охват материа-
ла по исследуемой теме и учитывают неоднозначное
толкование многих понятий и определений логисти-
ки. В книге сделана попытка обобщить основопола-
гающие понятия логистики применительно к такому
специфическому потребителю материальных и ин-
формационных потоков, как АТП.
ГЛАВА 1
ЛОГИСТИКА:
ТЕОРИЯ, МЕТОДЫ И МОДЕЛИ
1.1. Термины и определения логистики.
Пример простой логистической системы
Логистика, несмотря на глубокие исторические корни, наука
сравнительно молодая. Анализ литературных источников [67, 98,
133, 147 и др.] показал, что на современном этапе развития эко-
номики нет единого определения термина «логистика», получив-
шего всеобщее признание. Это объясняется, с одной стороны,
тем, что логистика имеет множество направлений и выделение
одного из них существенно меняет смысл и содержание самого
определения. С другой — объект логистики можно рассматри-
вать с разных точек, зрения — с позиции маркетолога, финансис-
та, менеджера. В зарубежной литературе понятие «логистика» ча-
ще всего трактуется как процесс управления движением и хране-
нием сырья, компонентов и готовой продукции в хозяйственном
обороте. На наш взгляд, наиболее полное определение термина
дано в работе А.Н. Родникова [119]. «Логистика» — наука о пла-
нировании, контроле и управлении транспортированием, скла-
дированием и другими материальными и нематериальными опе-
рациями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материа-
лов до производственного предприятия, внутризаводской пере-
работки сырья и материалов, доведения готовой продукции до
потребителя в соответствии с интересами и требованиями по-
следнего, а также передачи, хранения и обработки соответствую-
щей информации». Данное определение дает понятие о логистике
как сфере деятельности и раскрывает ее содержательную сторону.
Обобщая трактовки, даваемые различными авторами, рас-
смотрим основные термины и определения логистики.
Логистическая система (ЛС) — это сложная организационно
завершенная (структурированная) экономическая система, кото-
рая состоит из элементов — звеньев, взаимосвязанных в едином
процессе управления материальными и сопутствующими им по-
токами.
5
Логистическая функция (ЛФ) — укрупненная группа логисти-
ческих операций, направленных на реализацию целей ЛС и зада-
ваемых значениями показателей, являющихся ее выходными па-
раметрами (снабжение, производство, сбыт).
Логистическая операция (ЛО) — обособленная совокупность
действий, направленных на преобразование материального и
информационного потока (складирование, транспортирование
и т. д.).
Логистическая цепь (ЛЦ) — линейно упорядоченное множест-
во звеньев ЛС (производителей, дистрибьютеров, складов обще-
го пользования и т. д.), осуществляющих ЛО по доведению мате-
риального потока:
1) от одной ЛС до другой (в случае производственного пот-
ребления);
2) до конечного потребителя.
Звено логистической системы (ЗЛС) — некоторый экономи-
ческий и (или) функционально обособленный объект, не подле-
жащий дальнейшей декомпозиции в рамках поставленной задачи
анализа или построения ЛС (выполняющий свою локальную
цель, связанную с определенной ЛФ и ЛО).
Логистическая сеть — полное множество звеньев ЛС, взаи-
мосвязанных между собой по материальным и сопутствующим
им информационным и финансовым потокам исследуемой ЛС.
Логистический канал (ЛК) — упорядоченное множество звень-
ев ЛС, включающей в себя все ЛЦ или их участки, проводящие
материальные потоки от поставщиков материальных ресурсов до
ее конечных потребителей.
Материальный поток (МП) — находящиеся в состоянии дви-
жения материальные ресурсы, незавершенное производство, го-
товая продукция, к которым применяются ЛО и ЛФ (погрузка,
разгрузка, затаривание, перевозка, сортировка, консолидация,
разукрупнения и т. д.).
Логистическая система — это адаптивная система с обратной
связью, выполняющая те или иные ЛФ. Она, как правило, состо-
ит из нескольких подсистем и имеет развитые связи с внешней
средой. В качестве ЛС можно рассматривать территориально-
производственный комплекс, промышленное, торговое предп-
риятие и т. д. Цель логистической системы — доставка товаров и
изделий, максимально подготовленных к производственному
или личному потреблению в заданное место, в нужном количест-
ве и ассортименте.
6
Границы ЛС определяются циклом обращения средств про-
изводства (рис. 1.1). Вначале закупаются средства производства
и в виде материального потока поступают в ЛС, складируются,
хранятся, перерабатываются, вновь хранятся и затем уходят из
нее к потребителю в обмен на поступающие в ЛС финансовые
ресурсы.
* Материальный поток .........► Поток финансовых средств
Рис. 1.1. Пример логистической системы
1.2. Эволюция уровней развития
и концепций логистики
Логистика как наука и как инструмент бизнеса в гражданской об-
ласти стала формироваться в начале 1950-х годов в США. Эволю-
ция логистики тесно связана с историей и эволюцией рыночных
отношений в развитых капиталистических странах.
В генезисе логистики XX века выделяется несколько истори-
ческих этапов [133].
Период с 1920-х до начала 1950-х годов можно назвать этапом
«фрагментаризации», когда идея логистики как интегрального
инструмента снижения общих затрат и управления материальны-
ми потоками в бизнесе не была востребована, хотя и «витала в
воздухе». И до 1950-х годов отдельные логистические активности
были важны с точки зрения снижения составляющих затрат, на-
пример в производстве, транспортировке, складировании и т. п.
7
Однако общие экономические условия, уровень развития техно-
логии 'и менеджмента не способствовали проявлению феномена
логистики.
Рассматриваемый период важен тем, что в нем были сформу-
лированы предпосылки будущего внедрения логистической кон-
цепции. К ним можно отнести следующие:
возрастание запасов и транспортных издержек в системах
дистрибьюции товаров;
рост транспортных тарифов;
появление и быстрое распространение концепции маркетинга;
развитие теории и практики военной логистики.
В эти годы вышел ряд работ по маркетингу, в которых была
вскрыта природа физического распределения как составной час-
ти маркетинга, указана его особая роль в организации и повыше-
нии эффективности сбыта товаров.
Становление концепции маркетинга как следствие постепен-
ного перехода мировой экономики от рынка производителя к
рынку покупателя явилось ключевым фактором, объясняющим
появление логистики в бизнесе.
Рассматриваемый период характеризовался активным разви-
тием военной логистики, прежде всего в США. К началу 1950-х
годов была в основном сформирована теория военной логистики.
Практическая значимость разработанных логистических подхо-
дов была доказана американской армией при открытии второго
фронта во второй мировой войне, когда были успешно примене-
ны принципы единого управления и координации снабжения,
складирования и транспорта. В рассматриваемом историческом
отрезке времени появились первые логистические организации и
сообщества. Старейшей организацией не только в США, но и в
мире является Национальная ассоциация проблем управления
закупками (основана в 1915 г.), преобразованная в 1967 г. в Наци-
ональную ассоциацию агентов снабжения.
Период с середины 1950-х по 1970-е годы западные специа-
листы называют периодом становления (концептуализации) ло-
гистики. Для него характерно быстрое развитие теории и практи-
ки логистики, прежде всего в США. Философия маркетинга ши-
роко распространилась в западных организациях бизнеса. В то же
время пришло понимание того факта, что нельзя больше пренеб-
регать возможностями улучшения дистрибьюции (физического
распределения) прежде всего с позиций снижения затрат. Изве-
8
стный американский писатель и консультант по менеджменту
Питер Друкер назвал активности в дистрибьюции «наиболее пе-
чально пренебрегаемой и наиболее подающей надежды сферой
американского бизнеса».
Одним из ключевых фактов быстрой экспансии логистики в
западный бизнес явилось возникновение концепции общих (то-
тальных) затрат в физическом распределении. Смысл этой кон-
цепции заключался в том, что можно так перегруппировать зат-
раты в дистрибьюции, что общий уровень затрат на продвижение
товаров от производителя к потребителю уменьшится. Напри-
мер, переключая перевозки товаров с автомобильного на воздуш-
ный транспорт, можно избежать необходимости создания проме-
жуточных складов, т. е. исключить затраты на складирование,
хранение и управление запасами. И хотя затраты на собственно
транспортировку возрастут, общий уровень их в дистрибутивной
сети уменьшится. Данный пример подчеркивает внутреннее вза-
имодействие между двумя важнейшими логистическими актив-
ностями: запасами и транспортировкой. Концепция общих зат-
рат явилась базисом для развития методологии принятия логис-
тических решений.
Вместе с этим существовал еще ряд объективных экономи-
ческих и технологических факторов, объясняющих ускоренное
развитие логистики в этот период. Основными тенденциями на
рынке стали усиление внимания к покупателям (в частности,
увеличение доли сервисных услуг) и появление большого коли-
чества разнообразных товаров, удовлетворяющих одинаковые
потребности (конкурентных товаров). Быстрое развитие олиго-
полистических рыночных структур заставило организации биз-
неса искать новые пути координации спроса и предложения,
лучшего обслуживания потребителей. Возникли новые логисти-
ческие подходы к сокращению циклов заказа и производства
продукции. Рост разнообразия товаров почти автоматически
привел к значительному повышению затрат на создание и под-
держание запасов в системах дистрибьюции. Это, в свою оче-
редь, потребовало поиска новых путей совершенствования това-
ропроводящих структур и снижения затрат в процессах физичес-
кого распределения.
За бурным экономическим ростом к середине 60-х годов на-
метился заметный спад и период сжатия пролонгированной при-
были производителей. Изменение рыночной ситуации, рост оли-
9
гополистической конкуренции усилили давление фактора затрат
на производителей продукции, заставили менеджеров искать но-
вые пути повышения производительности труда, снижения зат-
рат в производстве и дистрибьюции. И новые логистические кон-
цепции предоставили им такую возможность. Кроме того, менед-
жеры начали осознавать, что логистические затраты могут дости-
гать весьма больших размеров.
Одним из важных факторов, способствовавших развитию ло-
гистического мышления, было применение в бизнесе вычисли-
тельной техники и информационных технологий. Научно-техни-
ческий прогресс в экономике развитых капиталистических стран
привел к необходимости решения многоальтернативных и опти-
мизационных задач, таких, например, как выбор вида транспор-
та, оптимизация размещения производства и складов, оптималь-
ная маршрутизация, управление многоассортиментными запаса-
ми продукции, прогнозирование спроса и потребностей в ресур-
сах и т. п.
Эти задачи не могли остаться без внимания развивающихся
компьютерных технологий, которые начали активно внедряться
в бизнес с середины 50-х годов. Компьютер сделался неотъемле-
мой частью каждой крупной фирмы. В то же время стали повсе-
местно применяться современные экономико-математические
методы и модели теории оптимального планирования, теории
массового обслуживания, теории управления запасами и другие
методы исследования операций. Особенно широко начали ис-
пользоваться методы математической статистики, линейного
программирования и прогнозирования. Возрос интерес менед-
жеров к внедрению в бизнесе информационно-компьютерных
технологий как средства снижения затрат и получения оптималь-
ных управленческих решений. Одним из результатов синтеза
компьютерных технологий и принципов логистики стала разра-
ботанная в США внутрипроизводственная микрологистическая
система MRP I (Material Requirements Planning) - Система пла-
нирования потребности в материалах.
Существенный фактор, усиливший логистический подход к
дистрибьюции, — изменение в стратегиях формирования запа-
сов. Товаропроизводители не хотели создавать большие запасы
готовой продукции на своих производствах, а стремились «выто-
лкнуть» их в каналы дистрибьюции. Поэтому оптовики, рознич-
ные торговцы и другие торговые посредники были вынуждены
самостоятельно решать проблемы дислокации складов, транс-
10
портировки, управления и контроля уровней запасов в товароп-
роводящих сетях. Естественно, что увеличение затрат дистрибь-
юторов, связанных с этими логистическими активностями, при-
вело к обратной реакции возврата запасов производителям.
Конфликтные ситуации могли быть разрешены только с по-
мощью логистической координации.
Наконец, опыт военной логистики стал постепенно исполь-
зоваться менеджментом для администрирования и координации
логистических действий. В США этому способствовало спонси-
рование армией логистических разработок ряда ведущих универ-
ситетов и научно-исследовательских фирм.
В конце 1960-х годов за рубежом (в основном в США) была
сформулирована концепция так называемой бизнес-логистики
как интегрального инструмента менеджмента. В то же время не
прекращались попытки дать обобщенное определение логисти-
ки. Эти попытки в основном исходили от университетских уче-
ных и многочисленных логистических организаций, ассоциаций
и сообществ, возникших в разных странах.
Отличительной чертой 1970-х годов стало возрастание конку-
ренции на фоне нехватки высококачественных сырьевых ресур-
сов. Широкое распространение на Западе получила упоминавша-
яся выше микрологистическая система MRP I. В силу указанных
причин концепция логистики во многом отождествлялась с мате-
риальным менеджментом, который был определен как «взгляд и
принципы, посредством которых осуществляется планирование,
организация, координация и контроль материального потока от
сырья до конечного потребителя»! 133].
Превращению логистики из концепции в практический
инструмент бизнеса как в производстве, так и в дистрибьюции
товаров способствовала синтезированная в этот период логисти-
ческая система DRP (Distribution Requirements Planning) — Систе-
ма управления распределением продукции. К числу важнейших
функций DRP, а затем ее расширенных модификаций стали от-
носиться контроль за состоянием запасов, включая расчет точки
заказа, организация перевозок, распределение, формирование
связей производства, снабжения и сбыта с использованием обес-
печивающего комплекса MRP.
В этот же период бурными темпами развивается экономика
Японии, которая стала теснить своих американских и европейс-
ких конкурентов на рынках. Это произошло благодаря низкой
11
себестоимости и высокому качеству японских товаров, обеспе-
ченными, в частности, разработанными и примененными впер-
вые в мире логистической концепцией «just in time» — JIT (точно
в срок) и внутрипроизводственной системой KANBAN [118]. В
конце 70-х годов японская фирма Тойота сформировала новую
философию всеобщего управления качеством продукции — TQM
(Total Quality Management), которую в настоящее время применя-
ет большинство фирм развитых капиталистических стран. Дис-
циплина TQM стала одним из фундаментов развития нового ин-
тегрального подхода в логистике.
К концу 70-х годов на Западе практически завершилась так
называемая «тарно-упаковочная» революция, которая коренным
образом изменила складской процесс, его операционный состав,
организацию, техническое и технологическое обеспечение.
Большое развитие получило производство транспортно-складс-
кого оборудования, новых видов тары и упаковки, современных
автоматизированных складских комплексов, активно начала
внедряться контейнеризация перевозок грузов. Значительный
экономический эффект дало применение в дистрибутивных ло-
гистических системах стандартизации тары и упаковки, прежде
всего, внедрение стандартных типоразмерных рядов упаковок и
паллетов.
Период с 1980-х до середины 1990-х годов один из самых из-
вестных ученых и специалистов по логистике профессор Мичи-
ганского университета Дональд Бауэрсокс назвал периодом «ло-
гистического ренессанса» [13]. Действительно, за это время тео-
рия и практика логистики на Западе шагнули далеко вперед, нам-
ного превзойдя то, что было сделано за предыдущие десятилетия.
Доминантной идеей бурного развития логистики была макси-
мальная интеграция логистических активностей фирмы и ее ло-
гистических партнеров в так называемой полной логистической
цепи: «закупки — производство — дистрибьюция — продажи» для
достижения конечной цели бизнеса с минимальными затратами.
В течение рассматриваемого исторического периода прои-
зошли существенные изменения в мировой экономике, которые
объясняют феномен логистического взлета.
Совершенствование микропроцессорной техники и ее широ-
кое применение во всех сферах экономики развитых стран спосо-
бствовали настоящей революции в информационно-компьютер-
ных технологиях. Информация в электронной форме преврати-
12
лась в важнейший компонент современной рыночной инфраст-
руктуры. Формирование мирового информационного простран-
ства шло по направлениям создания и развития баз и банков дан-
ных, систем и стандартов электронных сделок и электронных
коммуникаций. Для продвижения принципов логистики важ-
нейшее значение имели создание систем электронных банковс-
ких операций (на основе международной межбанковской сети
S.W.I ЕТ. I и S.W.I.F.T. И), использование для поддержки инфор-
мационных взаимодействий между логистическими партнерами
стандартов EDI (Electronic Data Interchange) — «электронного об-
мена данными» и EDIFACT (Electronic Data Interchange (for
Administration, Commerce and Transport) — «электронного обмена
данными в управлении, торговле и на транспорте».
Продвижению логистической концепции в бизнесе способ-
ствовал быстро развивающийся рынок электронных коммуника-
ций, а именно: сетей передачи данных, факсимильной связи,
электронной почты, телеконференций, клирингхаузов, общедос-
тупного программного обеспечения и т. д. Логистические партне-
ры начали широко использовать возможности как коммерческих
(CompuServe, America Online), так и некоммерческих (Internet)
систем массового информационного обслуживания.
Прослеженная нами эволюция логистики тесно связана с ло-
гистическими парадигмами. Исторически сложились четыре ос-
новные парадигмы [132]:
аналитическая;
технологическая (информационная);
маркетинговая’,
интегральная.
Вокруг этих фундаментальных парадигм на Западе сконцент-
рировались свои научные школы, группы исследователей и ло-
гистические сообщества.
Аналитическая парадигма представляет собой первоначаль-
ный классический подход к логистике как к теоретической науке,
занимающейся проблемами управления материальными потока-
ми в производстве и обращении.
Технологическая парадигма появилась в 1960-х годах и тесно
связана с бурным развитием информационно-компьютерных
технологий. Философия данной парадигмы заключается в том,
что, с одной стороны, можно сформулировать общую проблему
управления материальным потоком логистического объекта, а с
13
другой — синтезировать информационно-компьютерное обеспе-
чение решения проблемы. Практическим примером использова-
ния технологической парадигмы являются широко распростра-
ненные системы MRP/DRP, применяемые во внутрифирменном
планировании и управлении запасами и закупками материаль-
ных ресурсов, а также поставками готовой продукции потребите-
лям. Наряду с этим решаются и отдельные задачи оптимизации,
например, определение оптимальной партии поставки (заказа)
или уровней запасов продукции в элементах логистических сис-
тем. В то же время логистические системы, построенные на
принципах использования технологической парадигмы, не обла-
дают необходимыми уровнями гибкости и динамичности, требу-
емыми на современном этапе развития рыночной экономики,
например, для регулирования отношений производителей с пос-
тавщиками и конечными потребителями продукции.
С начала 1980-х годов и до настоящего времени в ряде разви-
тых капиталистических стран при синтезе фирменных логисти-
ческих систем часто применяется маркетинговая парадигма. Мо-
дели, использующие эту парадигму, имеют цель описать и объяс-
нить отношения между ЛС и возможностями фирмы в конкуре-
нтной борьбе. Научной базой данной парадигмы являются в ос-
новном экономические и социальные дисциплины: экономика и
организация производства, операционный менеджмент, управле-
ние персоналом и качеством продукции, маркетинг, социальная
психология и др. Математическую основу парадигмы составляют
теория вероятностей, математическая статистика, методы иссле-
дования операций. Необходимо отметить, что модели логисти-
ческих объектов, использующие эту парадигму, являются в опре-
деленной степени абстрактными, имеют большую размерность,
многие переменные носят качественный характер, что затрудня-
ет получение простых аналитических решений.
Основные предпосылки интегральной парадигмы логистики в
соответствии с работой [133]— следующие:
есть новое понимание механизмов рынка и логистики как
стратегического элемента в конкурентных возможностях фирмы;
имеется достаточно много перспектив интеграции между ло-
гистическими партнерами новых организационных (структур-
ных) отношений;
технологические возможности, в частности в области гибких
производств и информационно-компьютерных технологий, ра-
14
дикально изменились и открыли новые горизонты контроля
и управления во всех сферах производства и обращения про-
дукции.
Сущность новой, интегральной парадигмы заключается в
рассмотрении логистики как некоего синтетического инструмен-
та менеджмента, интегрированного материальным потоком для
достижения целей бизнеса.
Интегральная парадигма отражает новое понимание бизнеса,
где отдельные фирмы, организации, системы рассматриваются
как некоторые центры логистической активности, прямо или
косвенно связанные в едином интегральном процессе управле-
ния материальным потоком для наиболее полного и качествен-
ного удовлетворения покупателей в соответствии с их специфи-
ческими потребностями и целями бизнеса.
1.3. Теоретические проблемы
современной логистики
Эволюция таких новых научных направлений, как логистика, ха-
рактеризуется неравномерностью. До последнего времени глав-
ным аспектом изучения теории логистики являлись в основном
вопросы терминологии и понятийного аппарата (концепции,
принципы, парадигмы, цели и задачи, определения и т. п.). Сле-
дует отметить, что здесь достигнут значительный прогресс, кото-
рый нашел отражение в большом количестве публикаций.
Однако вторая, и не менее важная часть теории логистики —
методология — в настоящее время представляет собой скорее на-
бор отдельных моделей (методов, алгоритмов), практически не
систематизированных и не достаточно подробно изученных. Па-
радокс состоит в том, что мы говорим об интегральной логисти-
ке, а не имеем ни одной пространственно-временной модели,
описывающей поведение материального потока и охватывающей
несколько звеньев логистической системы. Поэтому, на совре-
менном этапе развития наиболее актуальная проблема — форми-
рование теории логистики как самостоятельной научной дисцип-
лины.
В ряде книг по основам логистики описаны некоторые
абстрактные модели, в частности «теоретико-прикладная модель
ценовой функции логистики», «модель системы доставки»
15
и т. д. Как правило, этим моделям искусственно придается анали-
тическая форма за счет использования математических символов
типа сумм (Z'VX/)> произведений (П**/), операторов (max, min
<=i /=1
и др.), различных обозначений, аббревиатур с использованием,
главным образом, латинского алфавита. Очевидно, на опреде-
ленном познавательном этапе это было необходимо, но по мере
развития и накопления опыта все отчетливее встает задача разра-
ботки реальных моделей и методов теории логистики, позволяю-
щих выполнять конкретные многовариантные расчеты, связан-
ные с анализом и синтезом ЛС.
Одной из первых работ, в которой вопросы методологии и на-
учной базы логистики получили самостоятельное значение, ста-
ла монография В. И. Сергеева [133]. Из нее следует, что в логис-
тических исследованиях и разработках используется более 46
дисциплин, в частности:
математика (7 дисциплин);
исследование операций (9 дисциплин с учетом того, что ли-
нейное, нелинейное и динамическое программирование предс-
тавлены отдельно);
техническая кибернетика (10 дисциплин);
экономическая кибернетика и экономика (20 дисциплин).
Следует подчеркнуть, что введенное понятие «дисциплина»
носит условный характер, так как в рассматриваемой работе оно
включает, во-первых, различные теории (например, теорию веро-
ятности, теорию графов и др.), во-вторых, методы (имитацион-
ного моделирования, экономического прогнозирования и др.), в-
третьих, различные виды анализа и учета (функциональный ана-
лиз, бухгалтерский учет и др.).
Успешная попытка структуризации моделей и методов, при-
меняемых в теории логистики, предпринята в книге «Логистика»
[98]. Аналогично монографии В.И. Сергеева рассмотрены три
группы: экономико-математические методы (ЭММ), методы
прогнозирования и неформальные методы, при этом ЭММ
включают математику, экономику, кибернетику. Дальнейшая де-
тализация позволила автору выделить: 4 дисциплины, входящие
в экономико-математические методы, 6 дисциплин математичес-
кой экономии и эконометрики, 5 дисциплин исследования опе-
раций (с учетом объединения 6 видов программирования в одну
16
дисциплину), 3 дисциплины экономической кибернетики. Таким
образом, общее количество «дисциплин» —23 (добавлены 5 дис-
циплин «теории оптимального функционирования экономики»).
Общее для всех работ — отсутствие связи с функциональны-
ми логистиками. Поэтому мы предложили другой подход, кото-
рый базируется на анализе конкретных моделей (методов, мето-
дик, алгоритмов и т. д.), подробно описанных в закупочной, про-
изводственной, распределительной и других логистиках. Для
примера в табл. 1.1 приведены модели и методы транспортной
логистики, которые были взяты из работ Б. А. Аникина, А. М. Гад-
жинского, Л. Б. Миротина, Ю. М. Неруша, В. И. Сергеева,
А. А. Смехова, Л. С. Федорова и других отечественных и зару-
бежных авторов.
Дальнейшее обобщение позволило классифицировать моде-
ли различных уровней, с учетом из взаимосвязи и взаимовлия-
ния, от «простого к сложному», сохраняя при этом индивидуаль-
ность использования каждой из них при решении отдельных за-
дач. Согласно предложенной классификации (рис. 1.1) все моде-
ли разделены на два класса: первый класс — модели и методы без
учета конкуренции, второй — в условиях конкуренции. Каждый
класс в свою очередь делится на три вида, внутри которых пре-
дусмотрено деление на группы (подгруппы). Деление на виДы оп-
ределяется степенью учета в анализируемой модели логистичес-
ких операций и функций, тогда как деление на группы определя-
ется в первую очередь сложностью моделей, в частности, исполь-
зованием специальных процедур, например, оптимизации.
Так, к первой группе первого вида отнесены модели, охваты-
вающие отдельные операции (выбор логистического посредника,
прогнозирование параметров, «точно вовремя», выделение номе-
нклатурных групп и др.). Ко второй группе первого вида — моде-
ли, использующие оптимизационные процедуры (транспортные
задачи закрепления поставщиков и потребителей; коммивояже-
ра, различные комбинированные методы, например, синтез
прогнозов и др.).
Ко второму виду отнесены модели, охватывающие две и более
логистические операции или функции. Как правило, модели вто-
рого вида формируются с использованием моделей первого вида.
Деление на группы осуществляется следующим образом: к пер-
вой группе относятся модели, в которых отсутствуют оптимиза-
ционные процедуры или используется один критерий оптимиза-
17
ции; вторую группу составляют многокритериальные оптимиза-
ционные модели.
В качестве примера укажем наиболее распространенные мо-
дели второго уровня:
определение оптимальной величины заказа (закупочная и
складская логистика);
алгоритмы управления запасами (закупочная, складская и
транспортная логистика);
формирование номенклатуры и ассортимента распредели-
тельных и торговых центров различных уровней;
выбор вида транспорта и способа перевозки.
2-й класс: С учетом ограничений (конкуренция)
и неопределенности (риска и неопределенности)
1-й класс: В условиях определенности
без ограничений со стороны внешней среды
Вид Г руппа
А В
1. Модели, охва- тывающие от- дельные логисти- ческие функции и операции Без оптими- зации С использо- ванием оп- тимизаци- онных про- цедур
2. Модели, охва- тывающие две и более логисти- ческие функции или операции Однокрите- риальные задачи или приведен- ные к ним Многокри- териальные задачи
3. Модели логис- тических систем (каналов, цепей или сетей) Анализ систем Синтез (проектиро- вание)
Рис. 1.2. Классификация моделей
и методов прикладной теории логистики
18
Модели третьего вида включают все элементы логистической
системы (сети, цепи или канала). Первую группу составляют мо-
дели анализа издержек с последующим реинженирингом логис-
тических систем, вторую группу — модели синтеза или проекти-
рования логистических систем с использованием принципов
«минимизации общих логистических издержек» или «экономи-
ческих компромиссов».
Таким образом, развитие аналитических и имитационных мо-
делей всех видов позволяет перейти к решению главной пробле-
мы теории логистики — проектированию логистических систем.
Но при этом должна быть решена и другая проблема: создание
справочно-информационных систем и соответствующих пакетов
программ для автоматизированного проектирования.
Таблица 1.1
Модели и методы логистики (фрагмент)
Наименование Определение, цели, задачи Модели, методы, алгоритмы
Транспортировка Транспортная логистика Под транспортировкой понимается ключевая, комплексная транспорт- ная функция как сово- купность процессов пог- рузки-разгрузки, экспе- дирования и др. логисти- ческих операций. Задачи транспортной ло- гистики: обеспечение технической и технологической соп- ряженности участников транспортного процесса, согласование их эконо- мических интересов, а также использование единых систем складиро- вания; создание транспортных систем (в том числе транспортных коридоров и транспортных цепей); 1. Модели выбора пере- возчиков. 2. Маршрутиризация пе- ревозок: маятниковые маршруты; развозочные маршруты; транспортная задача (зак- репление поставщиков за потребителем); смешанные (комбиниро- ванные) перевозки; модели распределения ус- луг сервиса, идентифика- ция торговых сегментов (склад + транспорт); модели внутрипроизвод- ственных транспортных систем. 3. Модель «точно вовре- мя». 4. Экономико-математи- ческая модель макроло- гистической системы (производственная транс- портная задача).
19
Продолжение
Наименование Определение, цели, задачи Модели, методы, алгоритмы
обеспечение технологи- ческого единства транс- портно-складского хо- зяйства; совместное планирова- ние производственного, транспортного и складс- кого процессов; выбор вида транспортно- го средства (ТС); выбор типа ТС; определение рациональ- ных маршрутов доставки; выбор перевозчика и экс- педитора. 5. Модели ЛЦ (производ- ство — транспорт — пот- ребление).
1.4. Примеры моделей и методов
первого и второго вида
1.4.1. Алгоритм выбора логистических
посредников с использованием
экспертных методов
Наиболее распространенной задачей для большинства функци-
ональных логистик является выбор логистических посредников
(ЛП): поставщиков, экспедиторов, перевозчиков и т. д. Очевид-
но, что при наличии конкуренции во всех звеньях логистичес-
кой системы (ЗЛС) наблюдается многовариантность, выражаю-
щаяся как в большом количеством ЛП, которые могут выпол-
нять соответствующие логистические операции, так и наличии
альтернативных вариантов, решений, сформированных из раз-
личных ЗЛС.
Вопросы выбора ЛП, подробно рассмотрены практически во
всех работах по логистике.
20
Авторы выделяют два подхода к выбору ЛП:
аналитический — предполагает использование формул, кото-
рые включают ряд параметров, характеризующих ЛП (например,
метод стоимости оценки при выборе перевозчика [147]);
экспертный — в основу его положены оценки специалистов-
экспертов для параметров, характеризующих ЛП, и описаны
процедуры получения интегральных экспертных оценок (рей-
тингов).
Рассмотрим оба подхода подробнее.
Аналитический подход является универсальным, но не следует
забывать, что входящие в него параметры ЛП могут потребовать
экспертных методов оценки. Помимо этого приведенные, напри-
мер, в работе [147] зависимое;™ для выбора перевозчика не про-
иллюстрированы примерами расчетов, что затрудняет общую
оценку их точности и достоверности. Помимо этого получение
аналитических зависимостей, включающих основные параметры
ЛП, является трудоемкой задачей.
Экспертный подход. Приведенные в работах [13, 26, 132] алго-
ритмы и примеры расчетов интегральных (рейтинговых) оценок
ЛП отличаются многообразием, но их активное практическое ис-
пользование ограничено, на наш взгляд тем, что участие экспер-
тов в процедурах оценивания не формализовано и колеблется в
широких пределах. Так, вариант-максимум включает [132] следу-
ющие операции:
1. Общее описание ^показателей (критериев), характеризую-
щих ЛП данного ЗЛС.
2. Ранжирование показателей.
3. Присвоение балльных (ранговых) оценок.
4. Отбор М показателей (критериев) оценки ЛП.
5. Определение весовых коэффициентов для М показате-
лей по формуле
W( = M/i, /= 1,2, ...,А, (1.1)
где М — количество отобранных показателей из общего количества, рав-
ного N;
i — ранг (балл), присвоенный I- му показателю.
6. Выбор шкалы для балльной оценки показателей конкрет-
ных ЛП, например «хорошо» (1), «удовлетворительно» (2), «пло-
хо» (3) и т. п.
21
7. Присвоение баллов каждому/-му ЛП, т. е. собственно про-
цедура оценивания в виде баллов для /-строк (показатели) и
/-столбцов (конкретные ЛП).
8. Расчет интегрального показателя (ранга) для каждого/-го
ЛП по формуле
м
>1/ = S*W (1-2)
/=1
Таким образом, вариант-максимум предусматривает участие
экспертов в семи операциях, что, с одной стороны, затрудняет и
удорожает получение итоговых результатов, с другой стороны,
приводит к разным вариантам выбора ЛП даже для одной и той
же ЛС.
Дальнейшие исследования и накопленный опыт оценивания
позволили разработать общий алгоритм выбора ЛП (рис. 1.3).
1. Все показатели (критерии) разделены на три группы: коли-
чественные, качественные, релейные («да» или «нет»), что позво-
ляет использовать различные подходы при их определении и рас-
чете интегральных оценок для ЛП. Поскольку в ряде работ при-
ведены общие ранжированные перечни показателей (критериев)
для поставщиков, экспедиторов, перевозчиков, то это позволяет
констатировать, что в дальнейшем для всех ЛП будут разработа-
ны стандартизированные таблицы показателей (критериев).
2. К релейным показателям отнесены такие, которые имеют
только два показателя: «да» или «нет». Например, наличие у ЛП
соответствующего сертификата качества или лицензии, страхо-
вых полисов, допуск к каким-либо процедурам (в частности, для
международных перевозчиков — допуск к процедуре МДП) и др.
Выделение релейных показателей повышает объективность про-
цесса выбора, а также сокращает объем работы экспертов.
3. Весовые коэффициенты И<, учитывающие степень влияния
показателей на интегральную оценку, рассчитываются для коли-
чественных и качественных показателей с учетом их общего ран-
жирования по следующим формулам:
для линейной зависимости
KN-i + l)
1 N(N+\)
(1.3)
22
Рис. 1.3. Алгоритм выбора логистических посредников
для экспоненциальной зависимости
= Дх ехр (—х(), (1.4)
23
где N — количество учитываемых показателей;
х, — середина ('-го интервала;
ДЛ - интервал, рассчитываемый с учетом количества показателей и раз-
маха значений х.
Для определения весовых коэффициентов могут быть ис-
пользованы и другие зависимости, в частности, плотности расп-
ределения вероятностей (закон Пуассона и др.).
4. Для определения значений количественных показателей
помимо оценок экспертов используются различные источники
информации (отчеты, справочники, прайс-листы, результаты
обследований и опросов и т. п.). Теоретически возможен вариант,
когда все количественные оценки анализируемых ЛП могут быть
получены без участия экспертов.
Обработка количественных показателей проводится в соотве-
тствии с методами квалиметрии, предусматривающей следующие
этапы:
построение таблицы, в горизонтальных строках которой ука-
зываются показатели, в столбцах — значения показателей а,-, для
анализируемых ЛП;
для каждого параметра определяется эталонное значение —
максимальное или минимальное, в зависимости от влияния по-
казателей на общую оценку;
если в качестве эталонного выбрано наибольшее а(тах, то все
значения данной строки делятся на него, в клетках таблицы зано-
сится a* = av/aim^,
если в качестве эталонного выбрано наименьшее о1Пцп, то эта-
лонное значение делится на другие значения данной строки и в
клетках таблицы заносятся at* = a,min / ay
5. Для получения оценок качественных показателей предлага-
ется использовать функцию желательности, значения которой
рассчитываются по формуле
а, = ехр (-ехр (-у,)), (1.5)
где о, — значение функции желательности;
у,- — значение /-го параметра на кодированной шкале.
Значение у, на кодированной шкале располагается симмет-
рично относительно 0. В табл. 1.2 приведены средние и гранич-
ные значения функции желательности.
24
Таблица 1.2
Оценки качества и соответствующие им стандартные значения
на шкале желательности
Интервал Оценка качества Отметка на шкале желательности
диапазон среднее значение
3—4 отлично более 0,950 0,975
2-3 очень хорошо 0,875-0,950 0,913
1-2 хорошо 0,690-0,875 0,782
0-1 удовлетворительно 0,367-0,690 0,530
(-l)-O плохо 0,066-0,367 0,285
(-2)-(-1) очень плохо 0,0007-0,066 0,033
(-3)-(-2) скверно менее 0,0007 —
Использование функций желательности (1.5) позволяет свес-
ти качественные оценки показателей к количественным, при
этом те и другие находятся в интервале 0—1. В целях унификации
качественные оценки могут быть нормированы относительно
максимальных значений по строкам.
Следует подчеркнуть, что количественные показатели так-
же могут быть обработаны с применением функций желатель-
ности.
В качестве примера рассмотрим последовательность выбора
на основе предложенного алгоритма. В табл. 1.3 приведены пока-
затели (критерии) и с помощью экспертов определены их оценки
для четырех перевозчиков. Из табл. 1.3 видно, что все показатели
разделены на количественные (2—5), качественные (6—9) и ре-
лейные (1).
В соответствии с алгоритмом (блок 2) после проверки огра-
ничений количественных и качественных показателей устанав-
ливаются ранги (табл. 1.3). Следует подчеркнуть, что перевозчи-
ки могут быть исключены из рассмотрения также в случае откло-
нения количественных и качественных показателей за установ-
ленные пределы. Например, если вероятность доставки «точно
вовремя» ниже 0,7, то такой перевозчик исключается из рас-
смотрения.
Весовые коэффициенты (блок 8) рассчитывались по формуле
(1.3) при N= 8.
25
Таблица 1.3
Показатели (критерии) для оценки перевозчика
№ п/п Показатель Перевозчик Ранг, i
1 2 3 4
1 Наличие сер- тификата Да да да нет —
2* Надежность 0,8 0,85 0,95 0,90 1
3 Тариф, у.е/км 0,75 0,8 0,82 0,85 2
4** Общее время, % 20 10 15 10 4
5*“ Финансовая стабильность 6 8 7 8 6
6 Частота серви- са хор. оч.хор удовл. удовл. 7
7 Сохранность оч.хор. удовл. отл. хор. 3
8 Квалификация персонала оч.хор. отл. хор. хор. 5
9 *Е Готовность к переговорам вероятность доста оч.хор. вки «точн хор. э вовремя» хор. хор. 8
** **> Возможные отклонения от плановой продолжительности перевозки, %. Условие оценки.
Так, для показателя «тариф» при ранге i = 2, (табл. 1.3), на-
ходим
2(8-2+1)
Ш.-э = —-------
8(8+1)
= 0,194.
Последовательность расчета оценок количественных и каче-
ственных показателей приведены в табл. 1.4 и 1.5. Там же даны
значения оценок с учетом весовых коэффициентов, суммарные и
интегральные оценки.
Поскольку наилучшему Л П должен соответствовать наиболь-
ший рейтинг, то в качестве него должен быть выбран второй пе-
ревозчик (aimax = 0,869).
Таким образом, разработанный алгоритм выбора ЛП, являю-
щийся обобщением существующих подходов, позволяет форма-
лизовать большинство расчетных процедур, и тем самым повы-
сить объективность экспертных оценок.
26
Таблица 1.4
Расчет количественных оценок
Показатель Вес <о„ формула (1.4) Эталон- ное значение Перевозчики
1* 2 3
Надежность 0,222 0,95; max 0.84 0,186 02 0,197 1,0 0,222
Тариф 0,194 0,75; min LQ 0,194 0.94 0,182 0,91 0,176
Общее время 0,139 10; min Q.5 0,070 1,0 0,139 0.67 0,093
Финансовая стабильность Суммарная 0,083 0,84 0.75 0,062 LQ 0,083 0,87 0,072
количественная оценка с учетом Шу / — 0,512 0,601 0,563
* В числителе — оценки, рассчитанные с учетом эталонных значений, в знаменателе — с учетом весовых коэффициентов.
Таблица 1.5
Расчет качественных и интегральных оценок
Показатель Вес со,-, формула (1.4) Перевозчики
1* 2 3
Сохранность 0,166 0.193 0.53 0,975
0,151 0,088 0,162
Квалификация 0,111 (L211 0,975 0.782
персонала 0,101 0,108 0,080
Частота сервиса 0,055 0.782 ОИ 0.53
0,043 0,050 0,029
Готовность 0,028 Ой 0.782 0.782
к переговорам Суммарная каче- 0,025 0,022 0,022
ственная оценка с — 0,320 0,268 0,299
учетом <0j Интегральная оценка (рейтинг) — 0,832 0,869 0,862
* См. примечание к табл. 1. 3.
27
1.4.2. Определение координат
расположения склада (складов) в регионе
Один склад
Анализ ряда работ [13, 26, 67,132 и др.] показал, что для решения
одной из фундаментальных логистических задач — определения
месторасположения распределительного склада в данном регио-
не — необходимо знать: месторасположение (координаты х„ у()
фирм — производителей и потребителей данной продукции; объ-
емы поставок продукции (Q(); маршруты доставки (характеристи-
ка транспортной сети); затраты (или тарифы) на транспортные
услуги (Tik).
В зависимости от выбранного критерия оптимизации и учета
расстояний между поставщиками, потребителями и складом рас-
сматриваются следующие типовые случаи.
Первый тип [26]. Месторасположение склада определяется в
виде координат центра тяжести грузовых потоков по формулам:
А _ ^LQixi
х XQ.
А ЯЗ'У,
У YQi
(1.6)
где Ах, А — координаты распределительного склада, км;
G, — объем (вес) груза, т;
х„ у, — соответственно расстояние от начала осей координат до распо-
ложения поставщика или клиента, км.
Второй тип [67]. Месторасположение склада определяется
как «центр равновесной системы транспортных затрат». Расчет
координат склада проводится по формулам
л ... ^TjXjQj.
х YTiQi ’
(1.7)
Л т
у YTiQ. ’
где 7} — транспортный тариф для /-го поставщика или потребителя (кли-
ента), руб./т • км.
28
Суммирование в формулах (1.6), (1.7) производится от i = 1 до
т, где т - общее количество поставщиков и потребителей.
Очевидно, что при 7} = const, формулы (1.6) и (1.7) совпадают.
С другой стороны, транспортные тарифы 7) в формулах (1.7)
играют роль весовых коэффициентов, которые могут прини-
мать различные значения и, следовательно, расширяют возмож-
ности учета различных факторов по сравнению с формулами
(1.6). Однако не следует забывать, что тарифы функционально
связаны с грузооборотом (т • км) и объемом перевозок (т), поэ-
тому их упрощенный учет в расчетных зависимостях требует до-
полнительного обоснования либо введения более сложных за-
висимостей.
Третий тип [133]. Координаты склада определяются исходя
из условия, чтобы сумма расстояний от данных точек т с учетом
спроса Qj до точки (х, у) — координат склада — была минималь-
ной. Целевая функция записывается в виде
m । ~ ~
J3(x,y)=l,Qiyl(x-ai) +(y-bj) ->min, (1.8)
/=1
где а,-, 6, — координаты /-го поставщика или потребителя.
Принципиальное отличие задачи третьего типа заключается в
том, что во-первых, она сформулирована как классическая опти-
мизационная задача, во-вторых, расстояние между складом й
другими объектами определяется как «гипотенуза», тогда как в
задачах первого и второго типа рассматриваются расстояния по
осям X и У.
Для нахождения координат склада используется аналитичес-
кий метод, согласно которому на первом этапе определяется сис-
тема из двух уравнений в виде частных производных от функции
Р(х,у):
<ЗР(х,у) Q дР(х,у) _0
дХ ’ дУ
(1.9)
Поскольку решение данной системы затруднено, на втором
этапе используется итерационный метод. Так, первое приближе-
ние для х(1) рассчитывается по формуле
29
(1.10)
Вводящее в формулу Q определяется из уравнения
Q =
(max0( + min (2,)
2
(1.П)
На третьем этапе значение подставляется во второе урав-
нение системы (1.9) для частной производной по У и находится
первое приближение дляу(1). Затем у(1) подставляется в уравнение
для частной производной по X и находится второе приближение
х(2) и т.д. до тех пор, пока разница итераций Р(к)(х, у) и Р(к+1)(х, у)
не станет меньше достаточно малого положительно числа е.
Однако попытка использовать описанный итерационный ме-
тод решения наталкивает на такие же трудности, как и аналити-
ческое решение системы (1.9). Это нетрудно показать на следую-
щем примере. Запишем в явном виде первое уравнение системы
(1-9):
дР(х,у) !£ Q^x-Oj)
дХ ‘^^(х-а,)2 +(y-bj)2
Допустим, что т = 2, ах(1) рассчитано по формуле (1.10). Тог-
да для нахождения у(1) надо решить уравнение:
______. >-.________________gfcfe>-_.-.о. (1.13)
Vf/1’-O|)2+(J’-I>1)2 7*х<2> -а2)2 -*2>2
После преобразований получим кубическое уравнение для
определения у(1). Очевидно, что с увеличением т итерационный
подход не упрощает поиск координат склада.
Рассмотрим метод, основанный на непосредственном поиске
минимума функций (1.8). Исходные данные для расчетов приве-
дены в табл. 1.6.
30
Таблица 1.6
Исходные данные для расчета координат месторасположения склада [67]
Показатель Клиенты Поставщики
1 2 3 4 5 6 7 8
Xlt км 0 300 550 150 275 400 500 600
Y,, км 575 500 600 125 300 275 100 550
Th долл ./т-км 0,8 0,5 0,6 1 1 1 1 1
<?/, Т 300 250 150 150 75 125 100 150
Расчеты были выполнены в виде трех блоков. В первый
вошли расчеты для пяти точек, координаты которых и резуль-
таты расчетов приведены в табл. 1.7. Анализ результатов позво-
лил выявить направление поиска координат склада (второй
блок, три точки), изменив его вдоль координаты х = 300 км.
Наконец, минимальное значение транспортной работы оказа-
лось равным Р = 329950 ткм (при принятом в расчетах шаге
Д = 25 км), что соответствует координатам склада: х = 300 км;
у = 500 км.
Таблица 1.7
Определение координат склада (численный метод)
Расчетный блок Вариант Координаты склада, км Р(х, у), т • км
X У
I 1 250 425 342200
2 275 400 336170
3* 300 425 334200
4 275 450 333360
5 275 425 336800
II 6 300 450 331700
7 300 475 330030
8 325 450 336100
III 2** 300 500 329950
10 300 525 343400
* Вариант, соответствующий координатам «центра тяжести».
** Минимальное значение Р (х, у) из приведенных в таблице.
31
Следует подчеркнуть, что разница значений Р(х, у) между ва-
риантами 6 и 7 составляет 0,46%, а между 9 и 7 — 0,1%.С одной
стороны, это затрудняет поиск минимума функции Р(х, у), с дру-
гой — говорит о том, что минимуму Р(х, у) при заданном выраже-
нии целевой функции соответствует область значений, незначи-
тельно отличающихся друг от друга. Таким образом, с небольшой
погрешностью координаты склада могут быть выбраны внутри
этой области.
Заметим, что для поиска минимума Р(х, у) можно воспользо-
ваться ускоренным алгоритмом, суть которого сводится к итера-
ционному процессу расчета координат склада по формулам
xj+l ~ I X Qiai /P-ij IX Qi I PiJ >
V=1 7 z=l
УJ+l ~ | X Qify I Pi,J IX Qi / P>,j ’
v=i ; /=1
(1.14)
(1-15)
где Rid =>/(а( -х7-1)2+(А -У7-1)2.
Расчет начинается с первого шага при х 0 и у0, определяемых
по формулам для координат «центра тяжести».
При подстановкех0 = 300 км, у0 = 425 км по формулам (1.14),
(1.15) находим первое приближение:
х! = 303 км; 7] = 440 км.
Второе приближение для координат склада:
х 2=; 305 км; у 2 = 460 км.
Транспортная работа для второй итерации:
Р(х 2> У г) = 330900 ткм.
В заключение сопоставим варианты расчетов координат скла-
да при использовании различных подходов (табл. 1.8).
32
Транспортная работа рассчитывалась по формуле (1.8), ис-
ходные данные для расчета приведены в табл. 1.6. Анализ резуль-
татов позволяет констатировать, что в рассматриваемом услов-
ном примере наблюдается незначительная разница значений
транспортной работы, рассчитанной при различных подходах к
определению координат склада, тогда как сами координаты, в
частности по оси у, различаются существенно.
Таблица 1.8
Сопоставление результатов расчета координат склада
Вариант расчета Координаты склада, км Р(х, у), т • км
X У
Формула (1) 300 427 334200
Формула (2) Формула (3) 303 400 338250
—численный метод поиска минимума 300 500 329950
ускоренный алгоритм поис- ка, формулы (1.14), (1.15) 305 466 330900
Примечание. При расчетах координаты х, у округлены до значе-
ний, кратных Д = 25 км.
Несколько складов
Одна из наиболее интересных задач теории логистики — оп-
ределение количества складов в регионе и координат их располо-
жения. Предполагается, что известны:
координаты поставщиков (х;, у,) и потребителей (х;-,уу);
объемы производимой (Q() и потребляемой клиентурой (Pj)
продукции;
характеристики транспортной сети региона (например, име-
ется сеть дорог, позволяющих осуществлять перевозки между
поставщиками, потребителями и складами, количество и распо-
ложение которых требуется определить).
Решению этой задачи уделяется большое внимание в работах
зарубежных и отечественных специалистов. Так, в ряде изданий
приводятся графики для отдельных составляющих и обобщенных
логистических издержек в зависимости от количества складов.
33
Считается, что транспортные затраты и упущенная выгода от
продаж уменьшаются с увеличением количества складов, тогда
как расходы на содержание запасов, эксплуатацию складского
хозяйства и управление складской системой возрастают. Наличие
указанных противоречивых тенденций приводит к тому, что зави-
симость общих затрат на функционирование системы распреде-
ления от количества складов имеет параболический характер с
явно выраженным оптимумом. К сожалению, отсутствие соотве-
тствующих формул и количественных характеристик не позволя-
ет проводить необходимые расчеты; т. е. вышеуказанные зависи-
мости носят качественный характер, основанный на логике и
здравом смысле.
Другое направление, связанное с решением рассматриваемой
задачи, может быть охарактеризовано как аналитическое. В этом
случае целевая функция для решения оптимального количества
складов представляет собой так называемую транспортно-произ-
водственную задачу, решение которой предполагает использова-
ние алгоритма «комбинаторного поиска последовательных оце-
нок вариантов» или методов динамического программирования.
Однако, как и в первом случае, отсутствие примеров расчетов го-
ворит о необходимости дальнейших исследований.
Учитывая важность транспортной составляющей в общих из-
держках, мы провели расчеты для конкретных ситуаций располо-
жения поставщиков и потребителей в регионе. Каждый расчет
включил следующие варианты.
Первый вариант — отсутствие складов. В этом случае решает-
ся классическая транспортная задача закрепления п потребите-
лей за т поставщиками. Расстояние между объектами определя-
ется как корень квадратный из суммы квадратов разностей их ко-
ординат. Для распределения объемов перевозок используется ус-
коренный алгоритм Фогеля с последующим поиском оптималь-
ного варианта — минимума транспортной работы методом потен-
циалов.
Второй вариант — один склад. При определении координат
склада используется алгоритм численного поиска с минимизаци-
ей транспортной работы.
Третий вариант — два и более складов в распределительной
системе региона.
Особенности расчетов задач третьего варианта характеризу-
ются тем, что, во-первых, вводится условие примерного равен-
34
ства мощностей складов. Если мощности складов могут варьиро-
вать, то задача становится многокритериальной.
Во-вторых, расстояние между складами по оси X (или Y) не
должно быть меньше определенной величины. Если не ввести
это искусственное ограничение, то возможно вырождение общей
задачи поиска искомой зависимости транспортных издержек от
количества складов на оптимальном варианте.
Рассмотрим итерационный алгоритм поиска координат на
примере двух складов.
Первый этап. Выбираются координаты первого и второго
складов, затем решается транспортная задача (см. первый вари-
ант) при наличии т поставщиков и двух потребителей (склады).
Второй этап. Вновь решается транспортная задача, но при ус-
ловии двух поставщиков (склады) и п потребителей.
Третий этап. Результаты расчетов транспортной работы для
первого и второго этапа суммируются и фиксируются в качестве
первого приближения.
Четвертый этап. По выбранному правилу меняются коорди-
наты складов и повторяются расчеты первого — третьего этапов.
Поиск вариантов координат складов прекращается в случае, ког-
да разница величин транспортной работы двух последовательных
итераций становится меньше заданной величины.
В табл. 1.9 приведены результаты расчетов транспортной ра-
боты. Анализ данных позволяет сделать следующие выводы.
Таблица 1.9
Результаты расчетов транспортной работы при разном количестве
складов в регионе*
Количество складов Координаты склада, км, загрузка, т Транспорт- ная работа, ткм
Нет складов 249 500
Один склад ХА = 320 км, уА = 370 км 388 230
Два склада** 1 вариант: склад Л: ХА = 200 км, уА= 300 км; 300 т; склад В: Хв = 400 км, ув = 300 км; 400 т 334 250
2 варианта: склад А: ХА = 300 км, уА= 200 км; 300 т; склад В: Хв = 300 км, ув — 400 км, 400 т 343 875
35
Продолжение
Количество складов Координаты склада, км, загрузка, т Транспорт- ная работа, т.км
Три склада*** склад А: ХА = 200 км, уА = 400 км, 200 т. склад В: Хв = 300 км, ув = 200 км, 300 т. склад С: Хс = 400 км, ус = 400 км, 200 т. 343 150
* Исходные данные с незначительной корректировкой взяты из учеб- ного пособия [67]. * * Приведены результаты после нескольких итераций. * ** Приведен один из вариантов.
В реальных логистических распределительных сетях транспо-
ртная работа и транспортные издержки не всегда уменьшаются
по гиперболической зависимости при увеличении количества
складов в регионе.
Исследования по поиску решений задачи определения коли-
чества складов в регионе должны быть продолжены, при этом
расчет транспортной составляющей общих логистических издер-
жек может быть выполнен на основе предложенного алгоритма.
1.4.3. Определение оптимального
размера заказа
Одной из наиболее распространенных моделей управления запа-
сами является модель оптимального (экономического) размера
заказа [13, 26, 67, 133 и др.]. В качестве критерия оптимизации
принимается минимум общих затрат на складе в течение опреде-
ленного периода (год, квартал и т. п.), включающих затраты на
выполнение заказов С3 и затраты на хранение на складе Сх
С2=Сз+С%=^Дся/->тт,
(1.16)
где Со — затраты на выполнение одного заказа, руб.;
А — потребность в заказываемом продукте в течение данного периода,
шт.;
Сп — цена единицы продукции, хранимой на складе, руб.;
36
i — доля от цены продукции С„, приходящаяся на затраты по хранению
запасов;
S — искомый объем заказа.
Применив стандартную процедуру оптимизации для функ-
ции (1.16), находим
50 -yj2C0A/Cni. (1.17)
Формула (1.17) получена при большом количестве допуще-
ний, в частности, что величины Со и Сп постоянны.
Анализ этих работ показал, что трактовка затрат Со, связан-
ных с заказом, носит дискуссионный характер. Так, в большин-
стве работ Со включает транспортно-заготовительные затраты: от
расходов на заключение договора и поиска поставщиков до опла-
ты услуг по доставке. В других, например [133], транспортные
затраты не входят в Со.
В таблице 1.10 приведены результаты расчетов оптимальной
партии закупки продукции. Из табл. 1.10 видно, что формула
(1.16) охватывает широкий диапазон заказов в год (от 2 до 20).
Из проведенных исследований изложенного подхода видно,
что даже с соблюдением всех ограничений [133 стр. 302] некото-
рые положения требуют уточнения.
Во-первых, в модели (1.16) предполагается, что оплата за хра-
нение единицы продукции пропорциональна ее цене, а среднее
количество находящейся на хранении продукции при постоян-
ной интенсивности спроса за данный период времени равно:
5 = у. (1.18)
Однако практика аренды складских помещений, а также рас-
четы затрат на хранение на складах ряда фирм, говорит о том,
что, как правило, учитывается не средний размер партии S, а
площадь (или объем склада), которая требуется для всей посту-
пившей партии
Cx = akS, (1.19)
где а — затраты на хранение единицы продукции, с учетом занимаемой
площади (или объема) склада, руб./м2 (руб./м3);
к — коэффициент, учитывающий пространственные габариты единицы
продукции, м2/шт. (м3/шт.).
37
С учетом (1.19) расчетная формула для оптимальной величи-
ны заказа имеет вид
— •jCgA/ak.
(1.20)
Очевидно, что формула (1.17) также может быть записана в
виде
So -JC0A/?>Cni,
(1.21)
где р - коэффициент, 0 Z 0 < 1.
Во-вторых, известно, что при покупке партии товара больши-
нство фирм дает скидки, величина которых зависит от размера
партии S, при этом цена единицы продукции Сп не меняется. Для
учета этого влияния могут быть использованы зависимости вида
C5=C„(l-yS);
(1.22)
CS
= СЯ а0+———
(1.23)
Область применения формулы (1.22) ограничена положи-
тельными значениями Cs, т. е. S < у-1.
Коэффициент ао в формуле (1.23) отражает предельное сни-
жение цены единицы продукции Сп при q -> со, а коэффициент
Я; = 1— а0 (см. табл. 1.11).
Коэффициенты Ьо и b позволяют отразить характер измене-
ния кривой снижения цены 0 z й0 z 1; bx = 1—£>0.
Определим оптимальный размер заказа с учетом скидки по
формуле (1.22) и введения коэффициента р при учете оплаты за
хранение. Тогда критериальное уравнение запишется в виде
С А
C2=^+pC„/(l-yS)S-->min.
□
(1.24)
Приравняв частную производную 5Q / 8S = 0, после преобра-
зований находим
38
aS3 + Ь$* + J = О,
где а = 2руС„/; b = -рС„/; d = Cyl.
(1-25)
Для решения кубического уравнения (1.25) можно воспользо-
ваться аналитическим и численным (итерационным) способами.
Аналитический способ. Один из вариантов сводится к следу-
ющему:
Вводится новая переменная у = S + (Ь/За).
При подстановке у в уравнение (1.25) после преобразований
находим:
у3 + Зру + 2q = О,
2а 21а3
где р =
Число действительных корней уравнения (1.25) зависит от
знака дискриминанта
D = <?+p\
При D > 0 один действительный корень равен (формула Кар-
дана)
У1 = Ц-q + jD- ij-q-y/D
(1-26)
Таким образом, при использовании формулы (1.22) для учета
скидок получаем аналитическую зависимость (1.26) для опреде-
ления оптимального размера заказа.
Приближенный (итерационный) способ.
Запишем уравнение (1.24) в виде
с- 5о
Jl-2yS’
(1.27)
где — рассчитывается по формуле (1.21).
39
Подставив в правую часть S = 50 (в частности, 5 = S$), нахо-
дим первое приближение St, затем подставляем S = и т. д.
Процесс повторяется несколько раз до достижения заданной
точности.
Пример. Возьмем в качестве исходных данные табл. 1.10
(стр. 1 табл. 1.10), т. е. при р = 0,5; Sq = 151; примем у = 0,001.
При 5=151 находим
5 151
1 V1-2 0.001 151
= 181.
Второе приближение
Продолжив вычисления, находим 53 = 191,5; 54 = 192,2;
S5 = 192,4 и т. д. Очевидно, что уже третья итерация дает прием-
лемый по точности результат.
Рассмотрим вариант при использовании зависимости (1.23).
Тогда, уравнение (1.16) запишется в виде
+pc J5| а0 + ———| -> min.
5 Р п ° b0+\S)
Воспользовавшись стандартной процедурой оптимизации,
после преобразований находим
+ L53 + М1 + NS + Q = 0, (1.28)
где K=$cnia0b2; L = 2Pc„/o0b0Z>1; М = Pc„/a0Z>2 + рЬос„ш, - с^АЬ];
N = —2c0Ab0b1; Q = — cAbl
Анализ показал, что для решения наиболее приемлем приб-
лиженный способ, при этом итерационное уравнение можно
записать в виде
5Z_! =4/(((-Z5,. -Л/)5( -N)S' -Q)/K.
(1.29)
40
Пример. Исходные данные возьмем из табл. 1.10 (строка 1).
Примем также а0 = 0,7, аг = 0,3, Ьо = 0,95, Ь\ = 0,05.
При подстановке численных значений в уравнение (1.29) по-
лучим:
5 = ^(((-0,21455,- +179,4)5) +6931,2)5,- +65846,4)/0,00564. (1.30)
В качестве начальной итерации примем 50 = Sq = 151. При
подстановке в (1.30) находим 5] = 173, последующие значения
итераций равны: S2 = 177; S3 = 178,5; S4 = 179,1. Следовательно,
третье приближение позволяет получить допустимую точность
(53-54^1)-
Таблица 1.10
Исходные данные н расчетная (оптимальная) величина партии заказа
Исходные данные So, шт. Количе- ство заказов, N Источ- ник
Со А с„ Z
60,8 1 200 29,3 0,22 151 8 133
200 1 550 560 0,20 75 20 67
250 500 40 0,10 250 2 26
15 1 200 0,1 600 2 96
Таблица 1.11
Изменение величины скидки в зависимости от объема заказа, формула (1.23)
Заказ ШТ. Коэффициенты в0 (при а0 = 0,7) Коэффициенты в0 (при а0 = 0,5)
0,7 0,9 0,95 0,99 0,7 0,9 0,95 0,99
10 0,780 0,860 0,906 0,975 0,635 0,751 0,845 0,959
50 0,719 0,751 0,786 0,901 0,532 0,584 0,645 0,836
100 0,710 0,728 0,75 0,850 0,516 0,546 0,584 0,751
200 0,705 0,714 0,727 0,800 0,508 0,524 0,546 0,667
300 0,703 0,710 0,718 0,775 0,505 0,516 0,531 0,625
400 0,702 0,707 0,714 0,760 0,504 0,512 0,523 0,600
500 0,702 0,705 0,711 0,750 0,503 0,509 0,519 0,583
41
Выводы
Таким образом, приведенные варианты определения оптималь-
ной величины заказа расширяют границы ограничений, приня-
тых при выводе классической формулы Уилсона—Харриса, и поз-
воляют учесть влияние реальных факторов, связанных с затрата-
ми на хранение партии товара на складе и скидки с оптовой цены
в зависимости от размера заказываемой партии.
С теоретической точки зрения при различном сочетании сос-
тавляющих уравнения (1.16) возможно получение различных
аналитических зависимостей — уравнений третьего, четвертого и
более высоких порядков, в частности, кубического уравнения,
аналогичного уравнению Ван-дер-Ваальса, используемого в тер-
модинамике.
1.4.4. Вероятностная оценка длительности
функционирования циклов логистики
В работе Д. Дж. Бауэрсокса и Д. Дж. Клосса [13] введено понятие
«функциональность цикла» (ФЦ) или «цикла исполнения заказа»
(ЦИЗ), являющегося основным объектом интегрированной ло-
гистики. Согласно цитируемому источнику, функциональным
циклам присущи следующие особенности:
— базовая структура ФЦ (связи, узлы и т. д.) одинакова для
физического распределения, материально-технического обеспе-
чения производства и снабжения;
— какой бы сложной ни была логистическая система в целом,
необходимо исследовать конфигурацию отдельного ФЦ, чтобы
выяснить важнейшие взаимосвязи и линии контроля;
— поскольку временные интервалы выполнения отдельных
операций, из которых состоит ФЦ, являются случайными вели-
чинами, то и весь цикл является случайной величиной, подчиня-
ющейся определенному закону распределения.
Для математического описания продолжительности ФЦ, как
правило представляющего сумму времен выполнения отдельных
элементов цикла, можно воспользоваться известными формула-
ми теории вероятностей для среднего значения времени ФЦ:
у
T=YTi', (1.31)
1=1
42
для среднего квадратического отклонения —
от = Еа-+2£rj,o,o7, (1.32)
1=1 i< j
где Tj, а, — соответственно средние значения и средние квадратические
отклонения времени выполнения /-го элемента ФЦ;
Гу — коэффициент корреляции между /-м и j-м элементом.
Вероятностная трактовка ФЦ позволяет определить его про-
должительность То с заданной доверительной вероятностью.
Например, при условии, что функция распределения времени
ФЦ подчиняется нормальному закону
Т0=Т + арот, (1.33)
где ар — квантиль нормального распределения, соответствующий вероят-
ности Р.
Таким образом, с помощью формулы (1.33) можно рассчитать
время выполнения заказа, т.е. по существу решить задачу «точно
в срок».
Известно, что одна из основных проблем логистического ме-
неджмента — это уменьшение неопределенности ФЦ. Поскольку
измерителем неопределенности ФЦ является стг, то оптимизация
решения задач формально может быть записана в виде
SC, (о) • о? -> min, (1-34)
где С,- (ст) — издержки выполнения /-й операции с неопределенностью ст,.
Из анализа зависимостей (1.31)—(1.34) следует, что возможны
различные варианты решения.
Первый вариант — уменьшение составляющих о„ при этом
в силу ограниченности ресурсов, главным образом наибольших
из них.
Второй вариант — использование свойств обратной (отрица-
тельной) корреляции между отдельными элементами ФЦ при ус-
ловии, что это не приведет к росту остальных г у. Если корреляция
отсутствует, то возможно создание системы, обеспечивающей об-
ратную взаимосвязь.
43
Третий вариант — комбинация первого и второго вариантов.
Рассмотрим пример определения параметров ФЦ.
В табл. 1.12 приведены статистические данные [68] и резуль-
таты расчетов по формулам (1.31) и (1.32). Допустим, что требует-
ся оценить вероятность выполнения заказа за 14 дней.
Поскольку Т = 10 дней, а стг = 2,63 дня, то по формуле (1.33)
находим, =1,51, что соответствует вероятности
Р = 0,934*. В случае изменения составляющих а;, таким образом
как это представлено в табл. 1.12, ар = = 2,44, вероятность
выполнения заказа за 14 дней Р = 0,994.
Таблица 1.12
Операция никла заказа Диапазон, дней Среднее значение 7], дней Среднее квадр. откл*., дней Вариант изменен- ных о,, дней
Передача Обработка Комплектование Транспортировка Доставка потребителю ИТОГО * Определены по пер * * Условно принятое законом. 0,5-0,3 1,0-4,0 1,0-20,0 2,0-10,0 0,5-3,0 ВОИСТОЧНИК} значение вв 1,0 2,0 2,0 4,0 1,0 10 иду невозмоз 0,4 0,7 2,0** 1,45 0,4 2,63 кности опис 0,4 0,5 1,0 1,0 0,4 1,64 1НИЯ одним
1.5. Логистические потоки
В качестве объектов логистического управления мы будем рас-
сматривать материальный, информационный, финансовый и
кадровый потоки.
Материальными потоками называются грузы, детали, запас-
ные части, топливно-смазочные материалы и т. д., рассматривае-
1 См., например: Вентцель Е. С. Теория вероятности, 1964.
44
мне в процессе приложения к ним различных логистических
операций и отнесенные к временному интервалу.
Информационный поток — это совокупность циркулирующих
в логистической системе между ней и внешней средой сообще-
ний, необходимых для управления материальным потоком.
Финансовый поток — это совокупность финансовых ресурсов,
циркулирующих в логистической системе, между логистичесой
системой и внешней средой денежных средств, необходимых для
управления материальным потоком.
Кадровый поток — это совокупность перемещающихся трудо-
вых ресурсов внутри логистической системы и между ней и
внешней средой.
Потоки классифицируются по следующим признакам.
По отношению к рассматриваемой системе: внутренние потоки
циркулируют внутри системы; внешние потоки поступают в сис-
тему извне и/или покидают ее пределы.
По степени непрерывности: непрерывные потоки - в каждый
момент времени по траектории потока перемещается определен-
ное количество объектов; дискретные потоки образуются объек-
тами, перемещаемыми с интервалами.
По степени регулярности: детерминированные потоки характе-
ризуются определенностью параметров на каждый момент време-
ни; стохастические потоки характеризуются случайным характе-
ром параметров, которые в каждый момент времени принимают
определенную величину с известной степенью вероятности.
По степени стабильности: стабильные потоки характеризуют-
ся постоянством значений параметров в течение определенного
промежутка времени; нестабильные — флуктуационным характе-
ром изменения потока.
По степени изменчивости: стационарные потоки характерны
для установившегося процесса, их интенсивность является вели-
чиной постоянной; нестационарные потоки — характерны для
неустановившегося процесса, их интенсивность меняется в тече-
ние определенного периода времени.
По характеру перемещения элементов потока: равномерные
потоки характеризует постоянная скорость перемещения объек-
тов; неравномерные потоки — для них характерно изменение
скорости перемещения, то есть возможность ускорения, замедле-
ния, остановки в пути, изменение интервалов отправления и
прибытия.
45
По степени периодичности: периодические потоки характери-
зуются постоянством параметров или постоянством характера их
изменения через определенный период; непериодические пото-
ки характеризуются отсутствием закономерности изменения па-
раметров потока.
По степени соответствия изменения параметров потока заранее
заданному ритму: ритмичные потоки; неритмичные потоки.
По степени сложности: простые потоки состоят из объектов
одного вида; сложные потоки объединяют разнородные объекты.
По степени управляемости: управляемые потоки адекватно
реагируют на управляющее воздействие со стороны управляю-
щей системы; неуправляемые потоки не реагируют на управляю-
щее воздействие.
По степени упорядоченности элементов потока: ламинарные
потоки имеют регулярный характер и способны меняться во вре-
мени лишь при изменении внешних условий или управляющих
воздействий; турбулентные потоки характеризуются хаотически-
ми взаимными перемещениями элементов потока. Вызывают
флуктуационные изменения практически всех показателей пото-
ка и существенно затрудняют процесс управления потоком.
Материальный поток необходимо подразделять на внешний,
внутренний, входной и выходной.
Внешний материальный поток протекает во внешней среде,
т. е. за пределами Л С.
Внутренний материальный поток образуется в результате ло-
гистических операций с грузом внутри ЛС.
Входной материальный поток поступает в ЛС из внешней
среды.
Выходной материальный поток поступает из ЛС во внешнюю
среду.
Информационные потоки классифицируются авторами по-
разному А. М. Гаджинский предлагает следующую схему, опреде-
ляемую зависимостью:
— от вида связываемых потоком систем: горизонтальный и
вертикальный;
— от места прохождения: внешний и внутренний;
— от направления по отношению к логистической системе:
входной и выходной.
46
В работе Л. Б. Миротина и В. И. Сергеева приведенное выше
деление соответствует только признаку классификации «по отно-
шению к логистической системе». Помимо этого авторы выделя-
ют следующие классификационные признаки.
По отношению к логистическим операциям и функциям:
— элементарные потоки;
— ключевые потоки;
— комплексные потоки;
— базисные потоки.
По виду носителя информации:
— потоки на бумажных носителях (документы);
— потоки на магнитных носителях.
По времени возникновения информации:
— регулярные (стационарные) потоки;
— периодические потоки — с жестким ограничением на время
передачи;
— оперативные потоки обеспечивают связь абонентов в инте-
рактивном и диалоговом режиме «on line» и «offline».
В зависимости от назначения:
— директивные (управляющие) информационные потоки;
— потоки нормативно-справочной информации;
— учетно-аналитические потоки;
— вспомогательные информационные потоки.
По степени открытости и уровню значимости:
— открытые;
— закрытые;
— коммерческие;
— секретные (конфиденциальные);
— простые;
— заказные.
По способу передачи данных:
— курьером;
— почтой;
— по телефону, телеграфу, телетайпу;
— по радио, телевидению;
— электронной почтой;
— по факсимильной сети;
— по телекоммуникационным сетям.
47
Для классификации финансовых потоков в логистике
Л. Б. Миротин и В. И Сергеев используют следующие классифи-
кационные признаки:
— отношение к логистической системе;
— направление движения;
- назначение;
— способ переноса авансированной стоимости;
— форма расчета;
— вид хозяйственных связей.
По отношению к конкретной логистической системе различают
внешние и внутренние финансовые потоки. Внешний финансо-
вый поток протекает за границами рассматриваемой ЛС. Внут-
ренний финансовый поток существует внутри нее и видоизменя-
ется за счет выполнения с соответствующим товарным потоком
целого ряда ЛО. В свою очередь, внешние логистические финан-
совые потоки по направлению движения подразделяются на вхо-
дящие и выходящие:
- входящий финансовый поток поступает в систему из внеш-
ней среды;
- выходящий финансовый поток начинает свое движение из
рассматриваемой логистической системы и продолжает сущест-
вовать во внешней среде.
По назначению логистические финансовые потоки можно
разделить на следующие группы:
- финансовые потоки, обусловленные процессом закупки то-
варов;
- инвестиционные финансовые потоки;
— финансовые потоки по воспроизводству рабочей силы;
— финансовые потоки, связанные с формированием матери-
альных затрат в процессе производственной деятельности пред-
приятия;
— финансовые потоки, возникающие в процессе продажи то-
варов.
По способу переноса авансированной стоимости на товары ло-
гистические финансовые потоки подразделяются на:
— потоки финансовых ресурсов, сопутствующие движению
основных фондов предприятия;
— потоки финансовых ресурсов, обусловленные движением
оборотных средств предприятия.
48
В зависимости от применяемых форм расчетов финансовые по-
токи делятся на:
— денежные финансовые потоки, которые характеризуют
движение наличных финансовых средств;
— информационно-финансовые потоки, которые обусловле-
ны движением безналичных финансовых средств;
— учетно-финансовые потоки.
По видам хозяйственных связей различают горизонтальные и
вертикальные финансовые потоки. Горизонтальные финансовые
потоки отражают движение финансовых средств между равноп-
равными субъектами предпринимательской деятельности, верти-
кальные — между дочерними материнскими коммерческими ор-
ганизациями.
Необходимо отметить, что представленный традиционный
подход к классификации потоков ориентирован на классическую
форму организации логистической системы. Этот подход харак-
теризуется выделением основного (обычно, материального) по-
тока и сопутствующих ему потоков. При этом в практических
приложениях потоки, как правило, рассматриваются раздельно.
Впрочем, это обусловлено сложившейся практикой применения
в расчетах простейших моделей, не требующих связности состав-
ляющих логистического потока. В современных условиях, осо-
бенно для компаний виртуального типа или глобальных сетевых
логистических структур, важное значение приобретает единство
в рассмотрении, представлении и учете событий, составляющих
потоки разной природы. В связи с этим в сложившуюся класси-
фикационную схему необходимо ввести представление потоков
по размерности и связности. Очевидно, потоки в логистической
системе могут быть в этом смысле одномерными (некоррелиро-
ванными и коррелированными) и многомерными. Многомерный
логистический поток обычно имеет четыре составляющие: мате-
риальную, финансовую, информационную и операционную
(кадровую).
ГЛАВА 2______________________________________
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ КОНЦЕПЦИЯ
УПРАВЛЕНИЯ
АВТОТРАНСПОРТНЫМ
ПРЕДПРИЯТИЕМ
2.1. Содержание логистики транспорта
Современная концепция логистики рассматривается как эффек-
тивный мотивированный подход к управлению производством.
Эта концепция принимается за основу экономической стратегии
предприятия, когда логистика используется как орудие в конку-
рентной борьбе и рассматривается как управленческая логика
для реализации планирования, размещения и контроля над мате-
риальными, финансовыми и трудовыми ресурсами.
В условиях перехода к рыночной экономике применение ло-
гистической концепции в управлении предприятием весьма эф-
фективно вследствие благоприятных экономических, юридичес-
ких и политических условий. Кроме того, многие положения ло-
гистики, не называвшиеся в прошлом логистическими, были
рассмотрены в работах отечественных ученых [21, 46, 49 и др.].
По мере развития процесса реформ в нашей стране интерес к
проблемам логистики возрос во много раз, что нашло отражение
в росте числа публикаций по вопросам логистической концеп-
ции управления экономикой.
Существует множество различных определений логистики.
Чаще всего подлежащему «логистика» сопутствуют определе-
ния: производственная, коммерческая и сбытовая, транспорт-
ная, информационная. В работе [149] приводится классифика-
ция всех видов и типов логистики. В основу методологии логис-
тики положены три признака: функциональный, ресурсный и
отраслевой.
По функциональному признаку различают логистику:
заготовительную;
внутрипроизводственную;
распределительную.
50
По отраслевому признаку выделяют логистику:
производственную;
коммерческую;
логистику финансов.
По ресурсному признаку логистику делят на:
материальную;
информационную;
финансовую;
кадровую.
Автор отмечает, что логистика транспорта есть проявление
производственной логистики. Выделение логистики транспорта
обусловлено спецификой хозяйствующего субъекта — автотранс-
портного предприятия (АТП).
Учитывая особенности выполняемых транспортом опера-
ций, автор рассматривает логистику транспорта как часть мате-
риальной логистики. На наш взгляд, здесь в большей степени де-
лается акцент на логистику материальной услуги — транспорт-
ной услуги.
С точки зрения функциональной логистики задачи транспо-
ртной логистики в литературе [149] рассматриваются на уровне
распределительной логистики. Анализ литературных источников
показывает, что работа транспорта должна базироваться на ло-
гистических принципах. Однако прямой перенос логистического
подхода к управлению предприятием (фирмой) на АТП в неиз-
менном виде не приемлем.
Рассмотрим основные противоречия, возникающие при ис-
пользовании логистического подхода к управлению автотранс-
портом.
АТП отличает от промышленного прежде всего его двой-
ственная роль в функционировании ЛС. С одной стороны, АТП
является элементом макрологистических систем, обеспечиваю-
щим связь между звеньями логистической цепи (продвижение
материальных потоков), а с другой стороны, АТП — потребитель
отдельных материальных потоков, конечное звено соответствую-
щей логистической цепи. Здесь АТП выступает как внутрипроиз-
водственная ЛС, в которой преобразуются входящие материаль-
ные потоки (топливо, запасные части, агрегаты, шины и т. д.) в
материальные услуги —транспортные услуги. Данная двойствен-
ная роль АТП не учитывается в работах по транспортной логис-
тике [136, 147].
51
Отличительная особенность АТП от промышленного состоит
в том, что оно не может складировать готовую продукцию. Про-
цесс производства и реализации транспортной продукции прак-
тически совпадают по времени. В транспортных системах не су-
ществует логистической функции «складирование и складская
обработка готовой продукции».
В работах ряда специалистов по логистике автомобильный
транспорт рассматривается как элемент Л С со 100%-ной надеж-
ностью выполнения своих задач, функционирующий в условиях
определенности. Однако это далеко не так. Одна из трудностей
внедрения логистического подхода состоит в том, что АТП — жи-
вая система, функционирующая в условиях неопределенности и
риска. Поддержание надежности этой системы требует больших
материальных и трудовых затрат и определяет величину ряда ло-
гистических показателей (расходы на отправленную единицу
продукции, расходы на тонно-километр перевозимых грузов, заг-
рузку парка транспортных средств и т. д.).
В большинстве работ [95, 136, 147] при логистическом подхо-
де к управлению на транспорте предполагается решение следую-
щих задач:
выбор вида и типа транспортных средств;
совместное планирование транспортных процессов со скла-
дскими и производственными процессами;
согласование работы различных видов транспорта;
определение рациональных маршрутов доставки грузов.
Не умоляя значимости решения этих вопросов следует отме-
тить, что здесь существенно упрощаются процессы, протекаю-
щие в транспортных системах.
Если следовать логике классификаций логистик, предлагае-
мой в [149], то, очевидно, необходимо, выделив логистику тран-
спорта как часть производственной логистики, определить ее
взаимосвязи с ресурсной и функциональной логистиками. Пред-
ложенная нами схема взаимосвязи всех видов логистики тран-
спорта представлена на рис. 2.1.
Данная схема объективно обусловлена тем, что хозяйствую-
щий субъект —АТП — является, с одной стороны, потребителем
материальных, финансовых и других видов ресурсов, а с другой —
производителем материальных услуг — транспортных услуг, под-
лежащих распределению между соответствующими потребите-
лями.
52
Снабжени
Производст во
Сбыт
Внутрипроиз-
водственная
логистика
Распредели-
тельная
логистика
Заготовительная
логистика
Кадро-
вая
логис-
тика
Финан-
совая
логис-
тика
Инфор-
мацион-
ная ло-
гистика
Матери-
альная
логис-
тика
Функциональная логистика
F - функция воспроизводственного процесса транспортных услуг;
R - ресурсные составляющие АТП.
Рис. 2.1. Схема взаимосвязи транспортной,
функциональной и ресурсной логистик
Содержание ресурсной логистики в значительной мере опре-
деляется перечнем проблем, решаемых функциональной логис-
тикой. Поэтому целесообразно рассмотреть задачи, решаемые
отдельными видами функциональной логистики.
Основные задачи заготовительной логистики автопредприя-
тия могут быть сформулированы следующим образом:
прогнозирование и планирование материальных ресурсов;
оптимизация номенклатуры потребляемых материальных
ресурсов;
управление запасами на складах автотранспортного предпри-
ятия;
организация закупок и завоза материалов;
организация хранения материалов на складах;
53
разработка программ экономии материальных ресурсов и
контроль за их выполнением;
контроль за исполнением сметы затрат на снабжение и т. д.
Основные задачи внутрипроизводственной логистики АТП
включают:
прогнозирование и планирование транспортных услуг (ос-
новное производство);
управление ТО и ремонтом подвижного состава (вспомога-
тельное производство);
экономическая оценка транспортной продукции;
оперативное управление основным и вспомогательным про-
изводством;
контроль за количеством и качеством транспортных услуг
ИТ. д.
Распределительная логистика как функция соответствует
сбыту как стадии воспроизводственного процесса. К основным
задачам распределительной логистики можно отнести:
выбор вида и типа транспортных средств;
совместное планирование транспортных процессов на раз-
личных видах транспорта;
определение рациональных маршрутов;
совместное планирование транспортного, складского и про-
изводственного процессов и т. д.
Таким образом, с точки зрения функциональной логистики
логистика транспорта включает заготовительную, внутрипроиз-
водственную и распределительную логистики. Каждая из них оп-
ределяет содержание соответствующей части ресурсной логисти-
ки (материальной, информационной, финансовой и кадровой
логистик).
2.2. Логистическая концепция
управления автотранспортным
предприятием
Рассмотрим основные понятия и положения логистики транс-
порта.
Понятие материального потока является ключевым в логис-
тике. Материальные потоки образуются в результате транспорти-
ровки, складирования и других материальных операций с сырь-
54
ем, полуфабрикатами и готовыми изделиями — от первичного ис-
точника сырья до конечного потребителя. Материальные потоки
протекают между различными предприятиями и внутри одного
предприятия.
Материальными потоками называются грузы, детали, запас-
ные части, топливно-смазочные материалы и т. д., рассматривае-
мые в процессе приложения к ним различных логистических
операций и отнесенные к временному интервалу.
Размерность материального потока представляет собой отно-
шение единицы измерения груза (тонны, штуки и т. д.) к едини-
це измерения времени (сутки, месяц, год и т. д.).
Материальный поток превращается в материальный запас,
если его рассматривать в ходе осуществления некоторых логисти-
ческих операций на заданный момент времени.
Материальный поток образуется в результате определенных
действий с материальными объектами. Эти действия называют
логистическими операциями. К логистическим операциям с ма-
териальным потоком можно отнести: транспортировку, погрузку,
разгрузку, складирование, упаковку и другие операции. Управле-
ние материальным потоком требует сбора, обработки и передачи
информации, соответствующей этому потоку. Материальный по-
ток в экономике существует вместе с соответствующим информа-
ционным потоком. Все действия, связанные с преобразованием и
движением этого информационного потока, также являются ло-
гистическими операциями. Информационный поток - это сово-
купность циркулирующих в ЛС, между ней и внешней средой со-
общений, необходимых для управления материальными пото-
ком. Информационный поток существует в виде бумажных и
электронных документов и измеряется количеством обрабатыва-
емой или передаваемой информации за единицу времени.
Управлять информационным потоком можно следующим об-
разом:
изменяя направление потока;
ограничивая скорость передачи до соответствующей скорос-
ти приема;
ограничивая объем потока до величины пропускной способ-
ности отдельного узла или участка пути.
Движение материального потока требует финансовых ресур-
сов. Материальный поток в экономике существует вместе с фи-
нансовым потоком.
55
Воспроизводство материальной продукции требует закупки
материальных ресурсов на определенную сумму финансовых
средств. Финансовые ресурсы в виде выходящего финансового
потока из ЛС замещаются на материальный поток, входящий в
данную систему. Поступивший в ЛС материальный поток скла-
дируется, обрабатывается и уходит из нее в потребление в обмен
на поступающий в эту систему финансовый поток.
Финансовый поток — это совокупность финансовых ресур-
сов, циркулирующих в ЛС, и между ней и внешней средой де-
нежных средств, необходимых для управления материальным
потоком.
Движение материальных, информационных и финансовых
ресурсов обеспечивается интеллектуальным и трудовым потен-
циалом кадров — участников логистического процесса. Парал-
лельно с материальным, информационным и финансовым пото-
ками существует кадровый поток. Кадровый поток — это сово-
купность перемещающихся трудовых ресурсов внутри ЛС и меж-
ду ней и внешней средой. Кадровый поток включает трудовые ре-
сурсы, выполняющие ЛО внутри ЛС и обеспечивающие связь
(материальную, информационную и финансовую) между систе-
мой и средой.
Разновидности циркулирующих потоков в ЛС, обеспечиваю-
щих производство материального продукта, определяют содер-
жание ресурсной логистики, которая, как указывалось выше,
включает материальную, информационную, финансовую и кад-
ровую логистики.
Логистический подход к управлению материальными потока-
ми требует интеграции отдельных участников логистического
процесса в единую систему, способную быстро и экономично
доставить необходимый товар в нужное место.
Цель ЛС: доставка необходимого товара нужного качества и
количества в заданное место, в назначенное время С минималь-
ными затратами.
Реализация целей ЛС достигается выполнением логистичес-
ких функций (ЛФ). Логистическая функция — это укрупненная
группа логистических операций. Основными логистическими
функциями являются:
формирование хозяйственных связей по поставкам товаров
или оказанию услуг;
определение объемов и направлений материальных потоков;
56
прогнозирование спроса на транспортные услуги;
определение последовательности продвижения товаров через
места складирования;
развитие, размещение и организация складского хозяйства;
управление запасами в сфере обращения;
перевозка грузов и выполнение операций, связанных с дан-
ным процессом;
выполнение операций, предшествующих и завершающих
процесс перевозки груза (упаковка, маркировка, погрузка-разг-
рузка и т. д.);
управление складскими операциями.
Логистическая система есть адаптивная система с обратной
связью, выполняющая логистические функции. Состоит, как
правило, из нескольких подсистем (элементов) и имеет развитые
связи с внешней средой [132, 136].
Свойства логистической системы:
целостная совокупность подсистем (элементов), взаимодей-
ствующих друг с другом; элементы системы — снабжение, произ-
водство, складирование, транспорт, потребление, информация,
кадры и т. д.;
между элементами ЛС имеются существенные связи, которые
с закономерной необходимостью определяют интегративные ка-
чества системы;
связи между элементами ЛС упорядочены, т. е. система имеет
организацию;
ЛС обладает интегративными качествами, не свойственными
ни одному из элементов в отдельности;
способность системы к адаптации обусловлена тем, что она
функционирует в условиях ярко выраженной неопределенности.
Различают макрологистическую и микрологистическую сис-
темы.
Макрологистическая система — система управления матери-
альными потоками промышленных предприятий, посредничес-
ких, торговых и транспортных организаций, расположенных в
разных регионах страны или в разных странах.
Микрологистические системы являются подсистемами,
структурными составляющими макрологистических систем. К
ним относятся различные производственные, торговые и транс-
портные предприятия. Микрологистические системы — это класс
внутрипроизводственных ЛС, в состав которых входят техноло-
гически связанные производства, объединенные единой инфра-
57
структурой. Границы ЛС определяются циклом обращения про-
изводства. Сначала закупаются средства производства. В виде ма-
териального потока они поступают в ЛС, складируются, обраба-
тываются, вновь хранятся и затем уходят из нее в потребление в
обмен на поступающие финансовые ресурсы. Принципиальная
схема микрологистической системы представлена на рис. 2.2.
* Материальный поток ........► Поток финансовых средств
------► Информационный поток
Рис. 2.2. Принципиальная схема микрологистической системы
В рамках макрологистики связи между отдельными микроло-
гистическими системами устанавливаются на базе товарно-де-
нежных отношений. Внутри микрологистической системы также
функционируют подсистемы. Однако основа их взаимодействия
бестоварная.
Основные функции внутрипроизводственных ЛС [132]:
рперативно-календарное планирование с детальным распи-
санием выпуска продукции;
58
оперативное управление технологическими процессами про-
изводства и контроль качества готовой продукции;
стратегическое и оперативное планирование объемов поста-
вок сырья, материалов, других видов материальных ресурсов;
организация внутрипроизводственного складского хозяй-
ства;
прогнозирование, планирование и нормирование расхода ма-
териальных ресурсов;
организация работы внутрипроизводственного технологичес-
кого транспорта;
контроль и управление запасами материальных ресурсов и го-
товой продукции на уровнях внутрипроизводственной складской
системы и в технологическом процессе производства;
информационное и техническое обеспечение процессов уп-
равления материальными потоками;
автоматизация и компьютеризация управления внутрипроиз-
водственными материальными, информационными и финансо-
выми потоками.
Внутрипроизводственные ЛС служат объектами функцио-
нальной логистики. Функциональная логистика - управление
материальными потоками внутри предприятий, создающих мате-
риальные блага или оказывающие материальные услуги. К мате-
риальным услугам относят работы, увеличивающие стоимость
ранее созданных благ, например, транспортировку, хранение, фа-
совку, развеску, укладку и т. д.
Материальные услуги по транспортировке груза являются
объектом функциональной логистики с точки зрения производи-
теля данного вида услуг — автотранспортного предприятия
(АТП).
АТП — потребитель материальных потоков (запасных частей,
агрегатов, топлива, смазочных материалов, подвижного состава и
т. д.), завершающее звено ряда логистических цепей. Производ-
ственное потребление материальных потоков на АТП создает го-
товую продукцию — транспортные услуги.
Воспроизводство автотранспортных услуг включает этапы
снабжения, производства и сбыта данного вида материальных ус-
луг. При этом решение вопросов снабжения материальными ре-
сурсами АТП является предметом заготовительной логистики
транспорта. Движение материальных и соответствующих финан-
совых, информационных и кадровых потоков внутри АТП в ходе
59
производства транспортных услуг — предмет внутрипроизвод-
ственной логистики транспорта. Реализация транспортных услуг
АТП - предмет распределительной логистики.
Очевидно, что заготовительная, внутрипроизводственная,
распределительная логистики транспорта — это три части одного
целого функциональной логистики транспорта.
Логистические системы, рассматриваемые функциональной
логистикой, носят название внутрипроизводственных. К ним
можно отнести и АТП.
Внутрипроизводственные ЛС следует рассматривать на мак-
ро- и микроуровне. На макроуровне они выступают в качестве
элементов макрологистических систем.
Как элемент макрологистической системы транспорт прини-
мает участие в реализации следующих основных логистических
функций:
формирование хозяйственных связей по поставкам товаров;
прогнозирование потребности в перевозках;
осуществление перевозки, а также всех необходимых опера-
ций по пути следования грузов и пассажиров к пунктам назна-
чения.
В ходе реализации этих функций решается комплекс задач,
связанных с организацией перемещения грузов и пассажиров.
Этот комплекс задач является предметом распределительной ло-
гистики транспорта. Последняя определяет основное содержание
транспортной логистики, рассматриваемой в литературе [136,
147]. К числу основных задач транспортной логистики относят:
выбор вида транспортных средств;
выбор типа транспортных средств;
совместное планирование транспортного процесса со складс-
ким и производственным;
совместное планирование транспортных процессов на раз-
личных видах транспорта (в случае смешанных перевозок);
обеспечение технологического единства транспортно-скла-
дского процесса;
определение рациональных маршрутов доставки.
АТП оказывают существенное влияние на ритм и надежность
работы макрологистических систем. Актуальность проблем уп-
равления развитием АТП подтверждается тем, что до 50% всех
затрат на логистику связано с транспортными издержками.
60
Так, сфера логистического бизнеса в США в 1989 г. составила
577 млрд долл. (11,1% национального дохода). Из этой суммы 327
млрд долл, или 57%, составляют транспортные расходы [136].
Микрологистическая система АТП выполняет следующие ос-
новные логистические функции:
оперативно-календарное планирование выполнения транс-
портных услуг с закреплением подвижного состава за клиенту-
рой;
оперативное управление технологическими процессами ТО и
ремонта подвижного состава и оборудования;
все виды планирования объемов поставок сырья, материалов,
запасных частей, комплектующих и других видов материальных
ресурсов;
организация внутрипроизводственного складского хозяй-
ства;
прогнозирование, планирование и нормирование расхода ма-
териальных ресурсов;
контроль и управление запасами материальных ресурсов на
уровнях внутрипроизводственной складской системы и в техно-
логическом процессе ТО и ремонта подвижного состава;
внутрипроизводственное физическое распределение матери-
альных ресурсов;
информационно-техническое обеспечение процессов управ-
ления материальными ресурсами;
автоматизация и компьютеризация управления внутрипроиз-
водственными материальными, информационными и финансо-
выми потоками.
Микрологистическая система АТП — целостная совокупность
элементов, взаимодействующих друг с другом. К числу таких эле-
ментов можно отнести следующие подсистемы:
Закупка — обеспечивает поступление материальных ресурсов
в АТП.
Склады — здания, сооружения, устройства и т. п., где времен-
но размещаются и хранятся материальные запасы, преобразуют-
ся материальные потоки.
Запасы — материалы, которые позволяют быстро реагировать
на изменение спроса, обеспечивают надежность работы автотра-
нспорта.
Автомобильный парк — подвижной состав АТП, выполняю-
щий транспортные услуги.
61
Обслуживание производства — отвечает за обслуживание и ре-
монт подвижного состава.
Сбыт — занимается реализацией продукции транспорта —
транспортных услуг.
Информация — обеспечивает информационную связь между
элементами микрологистической системы, контролирует выпол-
нение логистических операций.
Кадры — организованный персонал, занятый выполнением
логистических операций.
Финансы — обеспечивают циркуляцию денежных средств, не-
обходимых для управления материальными потоками микроло-
гистической системы АТП.
«Закупка», «склады», «запасы» — это подсистемы, в которых
решаются задачи заготовительной логистики транспорта. «Авто-
мобильный парк» и «обслуживающие производства» - подсисте-
мы, в которых решаются задачи внутрипроизводственной логис-
тики транспорта. Задачи распределительной логистики транс-
порта решаются в подсистеме «сбыт».
В подсистемах «информация», «кадры» и «финансы» решают-
ся задачи ресурсной логистики.
Все элементы микрологистической системы совместимы, что
обеспечивается единством цели, которой подчинено функцио-
нирование системы. Цель микрологистической системы АТП —
удовлетворение потребности в транспортных услугах необходи-
мого качества, в указанном месте, в нужном количестве, в нуж-
ное время и с минимальными затратами. Продукция, создавае-
мая микрологистической системой АТП, определяет специфику
этой системы. Продукцией на транспорте являются транспорт-
ные услуги. Основные особенности этой продукции:
нематериальность — т. е. для потребителя невозможно ощу-
тить услугу как материальный объект, он не может ее видеть, слы-
шать, трогать или ощущать каким-либо другим образом;
неделимость — под этим подразумевается невозможность раз-
рыва связи между услугой и теми, кто ее совершает;
неодинаковость, так как в отличие от материальных продук-
тов нет двух одинаковых услуг, независимо от того, что исполни-
тель один и тот же;
непродолжительность, так как услуга не может храниться и
использоваться с отсрочкой времени. Продукцию транспорта не
накопишь на складе;
62
неравномерность во времени, которая определяется сезон-
ностью спроса на услуги.
Учитывая особенности транспортной продукции, принципи-
альную схему микрологистической системы АТП можно предста-
вить следующим образом (рис. 2.3).
* Материальный поток ........► Поток финансовых средств
------► Информационный поток
Рис. 2.3. Принципиальная схема микрологистической
системы АТП
В отличие от промышленного предприятия на АТП происхо-
дит совпадение во времени процессов производства и реализации
(сбыта) готовой продукции. Как отмечалось, транспортную про-
дукцию не накопишь на складе, поэтому на схеме (рис. 2.3) отсу-
тствует элемент складирование на этапе сбыта продукции.
Анализ и создание микрологистических систем базируется на
следующих методологических принципах:
63
Системность — использование системного подхода, при ко-
тором все элементы микрологистической системы должны рабо-
тать как единый слаженный механизм для достижения общей це-
ли. Для реализации этого принципа необходимо с системных по-
зиций подходить к выбору подвижного состава, определению ве-
личины материального потока, прогнозированию технического
состояния автомобилей.
Эффективность — учет совокупности издержек управления
материальными, финансовыми и информационными потоками
на протяжении всей логистической цепочки. Одна из основных
задач логистики — минимизация совокупных логистических из-
держек производства и обращения при соблюдении конечной це-
ли макро— или микрологистической системы.
Надежность — обеспечение безотказности, долговечности и
резервирования технических средств для выполнения транспорт-
ных услуг «точно вовремя» с целью стабилизации работы соотве-
тствующей макрологистической системы; широкое использова-
ние современных технических средств перемещения и управле-
ния движением; высокие скорость и качество поступления ин-
формации и технологии ее обработки.
Целостность — содействие доведению управляющих воздей-
ствий до всех структурных составляющих микрологистической
системы, развитию информационного сотрудничества между ни-
ми, достижению целей логистики. Предусматривается оценка
микрологистической системы как единого целого, состоящего из
взаимодействующих, зачастую разнокачественных и разнородных,
но совместимых по ориентации на конечные результаты микроло-
гистической системы элементы. Управление микрологистической
системой АТП должно обеспечивать возможность постоянного
согласования и взаимной корректировки планов и действий снаб-
женческих, производственных (технической и эксплуатационной
служб) и сбытовых звеньев внутри предприятия.
Гибкость — встроенность в микрологистическую систему ме-
ханизмов, дающих возможность прогнозировать тенденции из-
менения состояния внешней экономической среды и возмож-
ностей самой системы, а также вырабатывать адекватные им воз-
действия.
Научность — усиление расчетного начала на всех стадиях уп-
равления потоком от анализа до планирования, выполнение
прогнозных расчетов всех параметров траектории движения по-
64
токов; признание за квалифицированными кадрами статуса важ-
ного ресурса логистических структур фирмы.
Гуманизация технологических процессов, т. е. создание совре-
менных условий труда, обеспечение базы для привлечения в от-
расль кадров, обладающих более высоким трудовым потенциа-
лом.
Специализация — использование оборудования, подвижного
состава, соответствующего, в основном, конкретным условиям.
Применительно к микрологистической системе АТП — это более
широкое использование специализированного и специального
подвижного состава, соответствующего конкретным условиям
перевозки грузов.
Адаптивность и устойчивость ЛС в условиях неопределен-
ности окружающей среды. Значительная неопределенность как
будущих ситуаций, в которых, возможно, окажется ЛС в ходе
своей эволюции, так и неопределенность конечных эффектов
принимаемых управленческих решений обусловливает резкие
колебания качественных и количественных характеристик мате-
риальных потоков, потребляемых системой. В этих условиях спо-
собность к адаптации при изменении внешней среды является
существенным фактором устойчивого положения на рынке.
Логистическая концепция организации основного и вспомо-
гательного производства АТП включает в себя следующие основ-
ные положения:
отказ от избыточных запасов материальных ресурсов;
отказ от завышенного времени на выполнение перевозочного
процесса и времени на обеспечение технической готовности (ТО
и ремонт) подвижного состава;
реализация подвижного состава, на транспортные услуги ко-
торого нет заказа покупателей;
максимальное сокращение простоя технически исправного
подвижного состава;
устранение и отказ от нерациональных маршрутов перевозок
грузов;
превращение поставщиков материалов из противостоящей
стороны в доброжелательных партнеров.
В отличие от логистической, традиционная концепция орга-
низации производства предполагает:
использовать подвижной состав большой грузоподъемности
без учета партионности груза и величины его отправки;
65
иметь максимально большой запас материальных ресурсов
«на всякий случай»;
выпуск подвижного состава на линию без достаточно полно-
го учета организации работы поставщика и потребителя груза и
других возможных участников перевозочного процесса.
Содержание концептуальных положений свидетельствует о
том, что традиционная концепция организации производства
наиболее приемлема для условий «рынка продавцов», в то вре-
мя как логистическая концепция — для условий «рынка покупа-
телей».
Когда спрос на транспортные услуги АТП превышает предло-
жение — провозные возможности данного предприятия — можно
с достаточной долей уверенности полагать, что провозные воз-
можности независимо от используемого подвижного состава бу-
дут реализованы.
Ситуация меняется с приходом на рынок «диктата» покупате-
ля. Реализовать провозные возможности в условиях конкуренции
значительно сложнее. Непостоянство и непредсказуемость ры-
ночного спроса делает нецелесообразным создание больших по-
тенциальных провозных возможностей однотипного подвижного
состава. В то же время, чтобы не упустить ни одного заказа,
предприятию необходимы гибкие надежные провозные возмож-
ности, способные быстро отреагировать на возникший спрос.
Снижение себестоимости в условиях конкуренции достигает-
ся не экстенсивными мерами, а логистической организацией
производства транспортных услуг.
Применительно к транспортному предприятию логистика
рассматривает материальное снабжение, перевозку грузов, орга-
низацию и проведение ТО и ремонта подвижного состава и реа-
лизацию транспортных услуг как единый комплекс для произво-
дства конкурентоспособной продукции.
Транспортные фирмы, заинтересованные в увеличении рен-
табельности вложенного капитала, занимаются поиском возмож-
ностей оптимизации производства, снабжения, организации и
складирования. Логистика помогает при этом выявить важные
источники оптимизации на основе сочетания изменений струк-
туры производства с необходимыми изменениями методов уп-
равления.
Мы рассмотрели и проанализировали основные структурные
изменения транспортных предприятий в России и провели срав-
66
нительную оценку их развития с зарубежными предприятиями.
Оказалось, что коренные изменения на транспорте практически
не затронули традиционные методы и модели управления АТП.
Системы управления материальными потоками на транспор-
те невозможно рассматривать без учета взаимосвязи их с надеж-
ностью подвижного состава. Поэтому логистические системы уп-
равления на автомобильном транспорте должны быть адаптив-
ными, позволяющими увязать движение потребляемых АТП ма-
териальных и соответствующих финансовых ресурсов с вероят-
ностным характером работоспособности подвижного состава.
Основные материальные ресурсы, определяющие эксплуата-
ционную надежность подвижного состава, — запасные части и аг-
регаты. Рассмотрим роль управления потоками запасных частей
и агрегатов в обеспечении надежности работы автотранспорта.
При традиционном подходе к управлению материальными
ресурсами АТП повышение качества обеспечения запасными
частями сводилось к наращиванию темпов и объемов их произ-
водства. Однако практика показала несостоятельность такого
подхода. Характерный для настоящего времени дефицит запас-
ных частей на складах автопредприятий при одновременном сни-
жении объемов их производства на автозаводах ведет к огромным
трудовым и материальным потерям:
во-первых, из-за простоев в ремонте теряется часть доходов
микрологистической системы АТП;
во-вторых, сбои в работе транспорта приводят к существен-
ными потерям в макрологистической системе, звеном которой
является транспорт;
в-третьих, компенсация дефицита за счет перераспределения
потока запасных частей в рамках макрологистической системы
связана с большими затратами на маневрирование этими матери-
альными ресурсами.
Дефицит запасных частей увеличивает потери АТП из-за
больших затрат на закупки их по сверхвысоким ценам.
Рыночная экономика является важными рычагом устранения
дефицита материальных ресурсов. В условия рынка каждое
предприятие в пределах своих финансовых средств может приоб-
ретать материальные ресурсы, соответствующие его действитель-
ным потребностям. В данных условиях предприятия автотранс-
порта заинтересованы в объективной оценке потребности в за-
пасных частях и агрегатах, и определении запасов этих ресурсов.
67
В настоящее время на уровне микрологистической системы АТП
функции планирования, прогнозирования потребности в запас-
ных частях и агрегатах, а также определение производственных
запасов зачастую реализуются не в полном объеме и не отвечают
требованиям рыночной экономики.
Причины объясняются тем, что:
отсутствуют прогнозы потребности в материальных ресурсах
на любой период времени;
не проводится анализ влияния различных факторов на расход
запасных частей и агрегатов;
при определении плановой величины потребности в запас-
ных частях не учитывается возраст автомобиля и интенсивность
его эксплуатации. Как следствие этого в бизнес-плане предприя-
тия решение задач транспортной логистики оторвано от основ-
ных функций микрологистической системы АТП;
не применяются экономико-математические методы и ЭВМ
для расчета потребности в запасных частях и их распределении,
или использование их служит лишь для автоматизации вычисле-
ний, проводимых традиционными методами.
При традиционных методах определения потребности предп-
риятия в запасных частях нормы их расхода определяются с уче-
том средней величины годового пробега автомобиля. Найденная
таким образом потребность в запасных частях не увязана с произ-
водственной программой бизнес-плана конкретного АТП.
Из сказанного следует, что АТП не располагает достоверной
информацией о потребности в запасных частях даже на ближай-
ший плановый период, не говоря уже о более долгосрочных прог-
нозах. Когда в системе происходят сбои (на складе АТП нет нуж-
ных запасных частей, автомобили простаивают в ремонте), АТП
затрачивает дополнительное время и материальные средства, те-
ряя определенную сумму дохода от клиентов.
Такое управление малоэффективно, так как лишь исправляет
уже создавшееся ненормальное положение.
На современном этапе традиционная концепция методоло-
гии управления АТП предполагает:
использовать отдельные разрозненные методы для стоимост-
ной оценки производства транспортных услуг и соответствующе-
го материального обеспечения;
применять различные, не связанные между собой методы для
определения суммы материальных затрат в себестоимости транс-
68
портной продукции и получения стоимостной оценки величины
материальных потоков, необходимых для создания этой же про-
дукции;
широко применять детерминированные методы и модели для
оценки показателей снабжения, производства и сбыта;
оценивать технико-экономические показатели средних и
крупных предприятий с численностью подвижного состава не
менее 50 единиц (все нормативно-справочные документы разра-
ботаны для данных предприятий);
использовать методики оценки показателей перевозочного
процесса, не учитывающие организацию работы клиентуры;
применять детерминированный метод для определения пока-
зателей работы технической службы (вспомогательного произво-
дства), который не учитывает стохастический характер работы
подвижного состава, и т. д.
Содержание концептуальных положений свидетельствует о
том, что традиционная концепция методологии управления
транспортным предприятием ориентирована на условия, когда
спрос на транспортные услуги значительно превышает предложе-
ние - провозные возможности данного предприятия, когда отсу-
тствует конкуренция на производство транспортной продукции.
Задача реализации провозных возможностей АТП на первом пла-
не не стоит. Такой подход приемлем в условиях командно-адми-
нистративной системы. Достоверная оценка эффективности и
надежности работы АТП в условиях жесткой конкуренции ры-
ночной экономики может быть получена не разрозненными, ло-
кальными методиками, а комплексом методов и моделей, учиты-
вающих основные принципы логистики.
Логистическая концепция методологии управления АТП
включает в себя следующие основные положения:
методы и модели прогнозирования и планирования объемов
материальных потоков, величины материальных запасов должны
рассматриваться в едином комплексе с методами оценки разви-
тия основного и вспомогательного производства транспортного
предприятия. Моделирование производства транспортных услуг,
его материального обеспечения и моделирование надежности ра-
боты подвижного состава, участвующего в данном производстве,
необходимо представлять как единый процесс, призванный
обеспечить получение достоверной оценки возможностей АТП
по созданию конкурентоспособной продукции (транспортных
услуг);
69
о
Рис. 2.4. Формирование методологии логистического подхода
к управлению АТП
моделирование перевозочного процесса с учетом организа-
ции и режима работы соответствующих поставщиков и потреби-
телей материальных ресурсов, что позволит обеспечить условия
для достижения цели логистики доставки грузов «точно в срок»;
максимальное применение стохастических методов и моде-
лей в разработке и подготовке управленческих решений;
комплексное использование методов и моделей прогнозиро-
вания для оценки возможностей АТП по производству конкурен-
тоспособных транспортных услуг;
оценка себестоимости транспортных услуг с учетом уровня
надежности используемого подвижного состава.
Формирование методологии логистического подхода к управ-
лению АТП можно представить в виде схемы (рис. 2.4).
2.3. Модульный подход
к формированию интегрированных
транспортно-логистических систем
Транспортная и хозяйственно-экономическая интеграция.
История интеграции, как уже отмечалось, не нова. Ее главная
цель — реализация преимуществ объединения, то есть достиже-
ние предпринимательской выгодности. Обычно выгодность
выражается в экономии средств или появлении нового, привле-
кательного для клиентов качества услуг. Наиболее распростра-
ненной интеграционной формой на автотранспорте является тех-
нологическая, т. е. чисто транспортная (табл. 2.1), развивающая-
ся в транспортную логистику.
Перевозочные технологии, представленные в табл. 2.1, в той
или иной степени отражены в достаточно большом количестве
публикаций. К сожалению, ни интеграционная, ни системная
транспортная терминология пока окончательно не сложилась.
Тем не менее можно сделать вывод о том, что в транспортной ин-
теграции обозначились два направления. Первое — чисто техно-
логическая интеграция, носящая разовый, единичный характер,
направлена на выполнение конкретных транспортных заказов.
Это временная транспортная интеграция. Она может проявлять-
ся в формах 1—3 табл. 2.1, когда полную ответственность за орга-
низацию и осуществление перевозки несет сам перевозчик (или
перевозчики). Участие экспедиторов в этом варианте ограничено
71
консультационными услугами (например, в виде посредничества
в поиске клиентуры). Наиболее прогрессивной является форма 4
(табл. 2.1), когда перевозка осуществляется по единому доку-
менту и единому тарифу под управлением транспортного опера-
тора — экспедитора. Для таких транспортных операций приме-
няются специальные товарораспорядительные документы — ко-
носаменты перевозки FIATA FBL (Forwarders Bill of Lading) [112].
Таблица 2.1
Основные организационные формы на транспорте и их особенности
№ п/п Система (форма) Особенности, характеристики
частные общие
1 Простая Прямые контрактные отноше- ния между грузоотправителем и перевозчиком —
2 Смешанная Перевозка несколькими видами транспорта Контракты заключаются
3 Комбиниро- ванная Транспортировка несколькими перевозчиками со всеми участ- никами транс- портного про- цесса. Разные тарифы, требо- - вания, доку- менты. Орга- низацией пере- возки занима- ется грузоотп- равитель
4 Интегрирован- ная: унимодальная интермодаль- ная мультимодаль- ная Перевозка одним видом транс- порта Перевозка несколькими пере- возчиками с разделяемой ответ- ственностью и по разным доку- ментам Перевозки несколькими видами транспорта или несколькими пе- ревозчиками по одному доку- менту с возлагаемой на органи- затора ответственностью Перевозка под управлением посредника — транспортного оператора (экс- педитора или принципала). Организатор перевозки — экспедитор
72
Разрешения на перевозки по условиям FBL строго регламен-
тированы и контролируются ассоциациями экспедиторов. В та-
ких перевозках экспедитор несет полную ответственность перед
грузовладельцем за сохранность груза и его своевременную дос-
тавку. Практически эта форма транспортной интеграции, осно-
ванная на гарантиях FIATA FBL, стала основой современной
практической логистики на транспорте.
Второе направление в интеграции связано с хозяйственным и
финансово-экономическим объединением. Это устойчивая фор-
ма интеграции, ориентированная на длительное время. Хозяй-
ственная интеграция сегодня — это добровольное объединение
предприятий для осуществления совместной предпринимательс-
кой деятельности. Видов такого типа интеграции достаточно
много. Общим же является то, что сохраняется юридическая и
финансовая самостоятельность агрегируемых в общую транспо-
ртную систему предприятий. В общий орган управления такой
системой делегируются на добровольной основе лишь некоторые
функции и полномочия. Очевидно, что с ростом степени интег-
рации расширяются потенциальные возможности системы, уве-
личивается степень многообразия, альтернативности. Это по-
рождает проблемы, связанные с надежностью таких систем, уп-
равлением ими для обеспечения эффективности. Не до конца яс-
на и схема организации таких систем. Сегодня, например, чаще
всего пытаются идти по пути диверсификации традиционных
АТП комплексного типа. Но традиционные АТП, успешно рабо-
тавшие в дорыночный период с налаженными связями, трудно
расстаются со сложившимся порядком вещей, старыми техноло-
гиями и производственными структурами. Пытаясь диверсифи-
цироваться, они зачастую сохраняют привычную жестко иерар-
хическую структуру, что приводит к необходимости оплачивать
неэффективные звенья ради сохранения целостности предприя-
тия. Постепенные трансформации АТП в холдинговые структуры
(часто просто вынужденно, из-за сложного финансового или
правового положения) с сетью дочерних, формально самостоя-
тельных компаний (например, экспедиторских фирм) не разре-
шают проблему интеграции полностью. И связано это прежде
всего с недостаточностью финансовой и функциональной сво-
боды, которой требует изменчивость современной рыночной
конъюнктуры.
73
Автотранспортные и ресурсораспределительные системы. Как
и все большие реальные динамические системы, транспортные
(Т-системы) также состоят из объектов, связанных между собой
сложными, обычно случайными функциональными отношения-
ми. В совокупности с заложенной в системы при проектировании
или приобретенной логикой поведения они составляют вполне
конкретные функциональные структуры. Т-системы и автодо-
рожные комплексы стран и регионов могут входить как объекты
в другие, глобальные Т-системы межгосударственного значения.
Однако, несмотря на различия в масштабах, подход к их структу-
ризации и разработке управленческой логики до недавнего вре-
мени оставался общим. Традиционный подход к формированию
Т-систем, их изучению и моделированию — иерархический. Он
имеет много разных концепций, одна из которых — «фирма —
центр вселенной» — очень распространена в условиях открытых
(не командных) экономических отношений. Эта схема ориенти-
рована на транспортное предприятие как главный или предпоч-
тительный объект в системе. Она достаточно эффективна для
определенного этапа развития рыночных отношений, этапа до-
интеграционного.
С развитием транспортных систем и либерализацией эконо-
мических отношений иерархические Т-системы, структурно
жесткие и обладающие низкими адаптивными свойствами, пос-
тепенно трансформируются в новые конструкции с сетевой или
матричной архитектурой. Эта трансформация происходит через
сложные реконструкционные процессы и характеризуется орга-
низацией новых служб, усиливающих связь с «внешним миром».
Т-системы с сетевой архитектурой характерны для предынтегра-
ционного периода. Они гораздо гибче, мобильнее и эффективнее
строго иерархических благодаря развитым межузловым связям.
Однако из-за большой структурной сложности сетевые системы
более уязвимы с точки зрения надежности.
Логическим продолжением развития и глобализации Т-сис-
тем в интеграционный период является постепенное формирова-
ние совершенно новых структур, характерных для экономически
и технологически развитых стран с устойчивой экономикой.
Принципиальное отличие этих новых систем от систем-предше-
ственников - реляционная организация структуры. Такая орга-
низация обусловлена изменением концепции управления произ-
водственными процессами и смещением «центра вселенной» от
74
фирмы к конечному пункту транспортировки, где должны встре-
титься товар и его потребитель. В этом варианте система предла-
гает потребителю гораздо более выгодную для него технологию.
Реляционная схема отношений характерна для логистических
цепей. На рис. 2.5 представлена принципиальная ПЭПП-схема
(Потребитель — Экспедитор — Поставщик — Перевозчик) форми-
рования логистических транспортных цепей на основе реляци-
онных отношений между субъектами рынка транспортных услуг.
ПЭПП или CFSC-цепи (Consumer - Forwarder — Supplier -
Carrier) формируются случайным образом, случайным инициато-
ром — экспедитором из имеющегося на транспортном рынке опе-
рационного поля «спрос — предложения». Конкретные ПЭПП-це-
пи возникают как реализации соответствующих спросу предло-
жений на основе экспедиторских предпочтений. Таким образом,
75
каждая ПЭПП-цепь является полностью определенной и логи-
чески конкретной. Совокупность же ПЭПП-цепей определяет
случайную транспортную сеть на рынке транспортных техноло-
гий и операций. Эта сеть подлежит исследованию с применением
полноценных маркетинговых концепций, построенных на тео-
рии случайных процессов и полей. Такие исследования требуют
мощной информационно-компьютерной поддержки для:
— анализа спроса на транспортные услуги и их предложений;
— выбора перевозчиков и поставщиков;
— калькуляции расходов и оценки выгодности сделки;
— диспетчеризации и т.п.
Эффективность ПЭПП-технологий по сравнению с традици-
онными обеспечивается за счет скорости и качества выполняе-
мых операций, обусловленных автоматизацией типовых органи-
зационно-технологических и управленческих действий. При ус-
ловии постоянного спроса на типовую транспортную услугу мо-
гут возникнуть и долговременные устойчивые ПЭПП-цепи, что
способствует повышению эффективности перевозок за счет ти-
пизации операций и создает предпосылки для финансово-эконо-
мической интеграции логистических ПЭПП-компаньонов.
Логистические транспортные системы в классической трак-
товке, это системы с горизонтальной структурой, ориентирован-
ной на решение чисто технологических задач. Однако логисти-
ческая концепция в сочетании с интеграционной идеей позволя-
ет формировать Т-системы совершенно нового типа — интегри-
рованные логистические системы. Эти системы, благодаря «мяг-
кой» финансово-имиджевой иерархической вертикали в структу-
ре, приобретают новые, привлекательные для клиентов качества,
а также финансовую устойчивость и надежность. Интегрирован-
ные логистические Т-системы, сформированные на основе стра-
тегического альянса предприятий и исповедующие логистичес-
кие концепции в транспортных технологиях в полной мере учи-
тывают совокупные потребности обращения. Они обеспечивают
достаточную для адаптации к рыночной конъюнктуре гибкость;
экономичность за счет экономии внутренних ресурсов и сокра-
щения расходов на подготовительные и организационно-поис-
ковые работы; объемы и стабильность заказов благодаря новому
имиджу, комплексности услуг и эффекту масштабности; эффек-
тивность автоматизации управления производственными про-
цессами. В этих системах легко и естественно реализуется муль-
тимодальная перевозочная технология. При достаточном коли-
76
честве на рынке логистически совместимых модулей они легко
реинтегрируются в новые структурные образования благодаря
модульности, гибким межмодульным связям.
Организация интегрированных логистических Т-систем. С сов-
ременным этапом развития транспортных систем связано еще
одно немаловажное направление — либерализация, демократич-
ность и доверительность не только в распределении товаров, но и
ресурсов вообще. В частности, в распределении связанных с то-
вародвижением информационных и финансовых ресурсов. На
основе либеральных реляционных отношений возникают новые,
сложные формы инвестирования, кредитования, страхования и
аренды техники. Именно многообразие форм внутрисистемной
деятельности и связей, а также возможность оперативного изме-
нения их согласно требованиям рынка являются характерными
особенностями ресурсораспределительных систем, обеспечивая
им высокую надежность и огромный восстановительный и рено-
вационный потенциал. Однако устойчивость и организационно-
структурная гибкость этих систем может быть достигнута лишь
при условии достаточного количества на рынке технологически
совместимых и системно унифицированных до уровня стандарт-
ных модулей объектов, из которых можно собирать цепи и сети
практически любой сложности и надежности. Кстати, по пути
использования модульного подхода сегодня развиваются практи-
ческие товарораспределительные системы в США и странах За-
падной Европы. Сегодня ряд крупных компаний занимается ре-
шением теоретических и практических задач компонентной
сборки логистических цепей. В частности, Miebach Logistics
Group занимается разработкой проектов транспортно-логисти-
ческих цепей, инвестиционных логистических проектов и техно-
логий, стратегическими логистическими разработками. Компа-
ния Menlo Logistics'занимается логистической интеграцией на
транспорте, разработкой типовых решений и проектов в области
перевозок. Несомненный интерес представляет и опыт АО Ше-
реметьево-Карго, разработавшего и практически использующего
интегрированную Т-систему RUSSLAND1 2, построенную по
фрэнчайзинговой схеме. В схеме RUSSLAND реализована фи-
нансовая форма управления с передачей прав (лицензий) на тех-
нологии и торговую марку.
1 www.menlolog.com
2 www.shercargo.ru
77
Обобщая результаты исследований и практического опыта в
области транспортной логистики и интеграции, можно сделать
следующий вывод. Интегрированные Т-системы являются систе-
мами, агрегируемыми из разнопрофильных, логистически сов-
местимых технологических модулей и модуля логистического уп-
равления. Эти системы можно отнести к ST-типу [159] (State
Transition System), т. е. к типу систем с переменными состояния-
ми, полностью определяемыми кортежем матриц переходных ве-
роятностей и содержанием модуля логического управления
(Switch-модуля). На рис. 2.6 представлена схема формирования
интегрированной Т-системы из совместимых модулей. Ряд моду-
лей полностью интегрирован в Т-систему, а некоторые - лишь
частично, продолжая самостоятельную деятельность на рынке
транспортных услуг и сохраняя множественность коммерческих
отношений. Полная интеграция этих модулей может оказаться
Рис. 2.6. Схема формирования интегрированных Т-систем
78
экономически неоправданной из-за недостаточности гарантиро-
ванных объемов работ для них в рамках Т-системы. Switch-мо-
дуль [159] в данном случае представляет собой автомат, реализу-
ющий на основе доверительных отношений между модулями ко-
ординационные и финансово-расчетные функции.
Очевидно, что сборка интегрированных Т-систем из разно-
профильных модулей возможна лишь при наличии специальных
транспортно-логистических интерфейсов (рис. 2.7), т. е. инфор-
мационно-технологических сопряжений. Стандартизация интер-
фейсов, в свою очередь, способствует формированию логисти-
чески совместимых модулей. Интерфейсы можно разделить на
пользовательские (для работы с клиентами), технологические
(для межмодульного взаимодействия в логистических цепях) и
системные (для агрегирования модулей). Реализация логистичес-
ких интерфейсов — задача современных информационных техно-
логий в сфере транспортных операций.
Условные обозначения:
. 1 - финансово-экономический интерфейс;......2 - системный интерфейс;
—К— 3 - модульный интерфейс; 4 - клиентский интерфейс;
ТОС - транспортно-операционная система
Рис. 2.7. Схема логистических интерфейсов Г-системы
79
Нормализация и оптимизация структуры Т-систем и логисти-
ческих ПЭПП-ценей может также осуществляться с помощью
различных реляционных операций (табл. 2.2).
Таблица 2.2
Реляционные операции по оптимизации структуры Т-систем
Операция Содержание
п Объединение 5=(J4i- *=i В частности, при п = 2 и имеем S = A2 п Пересечение 5 = Q Ак к=\ В частности, при п = 2 и Д(о42 имеем S =А{. Или для двух оди- наковых модулей А 1глЛ2=Л1 Разность Дополнение Са1^2 Произведение (ключ) S = AXA2 Проекция 5 на А 5[А]={з[А]: seS} Соединение отношений ЯЛ1 и SA2. где G —логические отношения <, >, =, * и др. Нормализация. Приведение структуры к нормальным фор- мам 1НФ, 2НФ и ЗНФ Укрупнение структурно однородных аг- регированных модулей с включением только уникальных признаков. Рест- руктуризация Т-систем с целью внут- ренней функциональной интеграции на основе однородности модулей Для исключения функциональной из- быточности Т-системы. Общее исклю- чается или передается в отдельный спе- циализированный модуль. Обеспечива- ется уникальность модулей в ПЭПП- цепи или в интегрированной Т-системе Для устранения функциональной не- достаточности системы путем форми- рования или включения модуля с приз- наками S. А], А2 — желательная и имею- щаяся функциональность соответ- ственно Для дезинтеграции, разукрупнения сис- темы или выделения отдельного модуля из крупного экономического агрегата Агрегирование неоднородных (с разной функциональностью) модулей в Г-сис- тему или ПЭПП-цепь Выделение, группировка модулей по уникальным признакам или функцио- нальным свойствам Формирование нового модуля с жела- тельными признаками из группы раз- ных модулей с функциональной избы- точностью Исключение избыточных признаков и аномалий, упрощение структуры путем формирования дополнительных управ- ляющих модулей и отношений, устра- нение транзитивности и повышение информативности
80
2.4. Структуризация транспортно-
логистических систем на принципах
логистической интеграции
Интенсификация транспортных операций на рынке транспорт-
но-логистических услуг с обеспечением их эффективности и вы-
сокого, отвечающего требованиям стандарта ISO 9002 качества,
сегодня возможна в сложноорганизованных структурах с автома-
тизированными корпоративными системами управления. Логис-
тический подход к структуризации этого сектора рынка связан с
поэтапным переходом к мультиагентским системам, строящим-
ся, например, на принципах франчайзинга и корпоративного
финансового управления. Выработка политики и стратегий фор-
мирования сети посреднических предприятий и реструктуриза-
ции крупных АТП комплексного типа, например, в направлении
создания интегрированных транспортно-логистических компа-
ний (ТЛК), является необходимым условием формирования еди-
ного информационно-логистического пространства на рынке.
Последнее крайне важно для разработки комплексных унифици-
рованных систем управления бизнес-технологическими опера-
циями в ТЛК и обеспечения эффективности функционирования
проходящих по территории России мультимодальных транспорт-
ных коридоров.
Последовательность интеграционных операций в ТЛК мож-
но представить в виде продаж транспортно-логистических услуг
по схемам «прямого» и «непрямого» перевозчика, представлен-
ным на рис. 2.8, 2.9. В схеме (рис. 2.10) отношения перевозчик-
перевозчик и перевозчик-агент регулируются договорами. Даль-
нейшее развитие интеграции предполагает объединение на дого-
ворных началах «непрямых» перевозчиков, а затем и агентских
компаний и логистических посредников (рис. 2.10), продающих
комплекс услуг «непрямых» перевозчиков. То есть происходит
существенное структурное усложнение транспортно-логисти-
ческой системы за счет своеобразной вложенности отдельных
самостоятельных компаний в связанном договорными отноше-
ниями комплексе. Подобные структурные изменения естествен-
ны, однако для полного завершения интеграционного процесса
на уровне корпоративной ТЛК необходимо введение единых
формализованных координирующих, контрольно-распредели-
81
тельных и других дополнительных функций для обеспечения
системности в организации продажи транспортно-логистичес-
ких услуг. В совокупности эти функции в нормативно-формали-
зованном (законодательно-договорном) виде можно опреде-
лить как транспортно-логистические интерфейсы (рис. 2.11) для
интеграции поставщиков услуг и логистических посредников в
ТЛК на объектно-модульных принципах. Интерфейсы можно
разделить на:
— пользовательские — для обеспечения связи с потребите-
лями;
— технологические — для обеспечения технологической сов-
местимости и синхронности работы звеньев логистической цепи;
— системные — для агрегирования поставщиков дополнитель-
ных услуг и логистических посредников в ТЛК.
АЛП - агентские компании и логистические посредники;
ПДУ - продавцы дополнительных услуг;
БУП - база услуг перевозчика; Д i ,2,з ~ формы договоров
Рис. 2.8. Схема «прямой перевозчик»
82
АПП - агентская сеть прямых перевозчиков;
АНП - агентская сеть непрямых перевозчиков,
продающих комплексную услугу; Д4 — межлинейное соглашение
Рис. 2.9. Схема «непрямой перевозчик»
Интегрированные ТЛК, формирующиеся на основе стратеги-
ческого альянса предприятий, приобретают новые, привлека-
тельные для клиентов качества, а также финансовую устойчи-
вость и надежность. Они обеспечивают достаточные для адапта-
ции к рыночной конъюнктуре гибкость, объемы и стабильность
заказов благодаря комплексности услуг и эффекту масштабнос-
ти. В таких системах легко и естественно реализуются мультимо-
дальные и JIT1 перевозочные технологии.
1 Just in Time — технология доставки «Точно вовремя».
83
БУА-база услуг агента непрямых перевозчиков (АНП)
Рис. 2.10. Интеграция «непрямых перевозчиков (НП)»
2.5. Логистическое окружение
и CALS-методология
Транспортная логистика как новое развивающееся прикладное
научное направление в логистике переживает этап обобщения
практических результатов. Происходит и переосмысление тради-
ционных концепций в логистике вообще. Классическое пред-
ставление о логистике, опирающееся на простейшие принципы
управления стационарными материальными и информационно-
финансовыми потоками, уже не в состоянии удовлетворительно
84
Рис. 2.11. Принципиальная схема системной интеграции в ТЛК
отразить реально складывающуюся картину в управлении интег-
рированными товаропроизводящими компаниями. В классичес-
кие схемы плохо вписываются новые, активно развиваемые се-
годня на практике направления: «Проектная логистика»
(Logistics Project, Logistics Engineering), «Проектно-производ-
ственная логистика» (Logistics Executions, Industrial Logistics),
«Реновационная логистика» (Logistics Renovations, Logistics
Reengineering), «Логистическое окружение и обеспечение»
(Logistics Environment, Acquisition Logistics Engineering)1. С пос-
ледним направлением напрямую связано все отчетливее прояв-
ляющаяся в практической логистике предметная и отраслевая
специализация (выставочная, информационная, финансовая,
транспортная и др.). Возможно, наиболее удачной на сегодня
обобщающей все рассмотренные выше направления в логистике
может служить основанная на методологии CALS (Continuous
Acquisitions and Life cycle Support) макровременная концепция
1 www.elitelog.com,www.miebach.com,www.htsc.com и др.
85
жизненного цикла системы (рис. 2.12). По сути, CALS в данном
представлении — реализация системного подхода в логистике.
Несомненно, что общая схема требует предметной конкретиза-
ции при декомпозиции глобальных логистических систем до ре-
гионального, отраслевого либо узкопроизводственного (напри-
мер, транспортного)уровня.
ML — Marketing Logistics; LP - Logistics Project (Engineering);
LE - Logistics Execution; IL — Industrial (Exploitation) Logistics;
RL - Renovation (Reengineering) Logistics
Рис. 2.12. Интеграция логистических концепций
в макромодели жизненного цикла системы
Отличительной особенностью нынешнего периода развития
транспортной логистики является усложнение «Логистического
окружения» (рис. 2.13) за счет активного использования совре-
менных информационных технологий и возможностей Internet.
Функциональная и структурная сложность современных транс-
портно-логистических сетей обусловливает особые требования к
объемам, качеству и скорости передачи и обработки информа-
ции. Эти требования удовлетворяются путем внедрения элект-
ронного документооборота (ЭОД)1 на локальном и глобальном
уровнях, а также за счет существенного расширения специализи-
рованного информационно-организационного сервиса в
1 www.tedim.com,www.editrans.ru
86
Рис. 2.13. Модульная схема формирования логистического
окружения интегрированной транспортной системы
87
Internet. Сегодня процесс интеграции информационных ресур-
сов сети транспортно-логистической ориентации достиг уровня,
позволяющего формировать виртуальные логистические службы
с функциями электронного маркетинга, консалтинга и фрахта.
На повестке дня новый этап обобщения ресурсов и возможнос-
тей Internet на уровне предметно-отраслевой специализации
коммерческих и условно-коммерческих виртуальных логисти-
ческих центров (VLC —Virtual Logistics Center). Интеграция VLC с
информационными службами официальных организаций и
транспортных ассоциаций позволит в конечном итоге сформиро-
вать в Internet логически единое общетранспортное информаци-
онно-организационное пространство и практически обеспечить
эффективность виртуальной логистики.
2.6. Методы и модели решения задач
логистики транспорта
Исследования, включающие экспертный опрос более двухсот ру-
ководителей, специалистов и служащих автомобильного транс-
порта позволили выявить уровень разработки и внедрения мето-
дов и моделей методического обеспечения решения задач логис-
тики транспорта, в части заготовительной, внутрипроизвод-
ственной и распределительной логистик. Уровень разработки и
внедрения методических материалов для решения задач логисти-
ки транспорта оценивался условно в процентах в соответствии
со следующей шкалой оценок:
25% — разработаны методические материалы на теоретичес-
ком уровне (уровень «идей»);
50% — разработаны методические материалы с конкретными
рекомендациями к внедрению;
75% — разработанное методическое обеспечение внедрено на
отдельных АТП или эпизодически используется на всех АТП;
100% — разработанное методическое обеспечение внедрено и
регулярно используется.
Результаты исследования (табл. 2.3). показывают низкий уро-
вень разработки и зачастую отсутствие методического обеспече-
ния решения задач для малых АТП. Прежде всего это связано с
коренными изменениями экономических условий работы АТП.
Анализ методического обеспечения показал целесообразность
классификации АТП на малые, средние и крупные, так как
88
Табл ица 2.3
Задачи логистики транспорта Область решения Размер подсистемы «транспорт»
внутренние перевозки междуна- родные перевозки крупное, среднее АТП малое АТП
1. Заготовительная и — — — —
внутрипроизводствен- ная логистика АТП 1.1. Прогнозирование и планирование транспо- ртных услуг 50 50 50 25
1.2. Управление ТО и ре- монтом подвижного — — 25-50 —
состава
1.3. Прогнозирование и планирование потребле- — — 25 —
ния материальных ре- сурсов 1.4. Управление запаса- ми 25-50 —
1.5. Информационное обеспечение процессов — — 25-50 25
управления 1.6. Автоматизация и — — 25-50 —
компьютеризация уп- равления материальны- ми и финансовыми по- токами 2. Распределительная логистика 2.1. Выбор вида и типа 100 75 100 25
транспортных средств 2.2. Совместное плани- 75 75 50 —
рование транспортных процессов на различных видах транспорта 2.3. Определение рацио- 75 75 75 50
нальных маршрутов 2.4. Совместное плани- 75 25 75 —
рование транспортного, складского и производ- ственного процессов
89
подход к разработке методического обеспечения управления дан-
ными предприятиями должен быть различным. Например, для
крупных и средних АТП, имеющих соответствующую материаль-
ную базу, необходима разработка методического и соответствую-
щего программного обеспечения для персональных ЭВМ. Для ма-
лых предприятий целесообразно ограничиться регулярной разра-
боткой соответствующих справочных таблиц, диаграмм и т. д.
С точки зрения кибернетического подхода АТП представляет
собой черный ящик, на входе которого ресурсы, а на выходе —
транспортные услуги.
Передаточная функция АТП, т. е. соотношение входных и вы-
ходных параметров, в конечном счете и предопределяет его кон-
курентоспособность.
Выходные параметры — выручка от реализации транспортных
услуг — в значительной мере детерминированы внешней эконо-
мической средой. На такие показатели, как спрос на продукцию
и равновесная цена, АТП может влиять в весьма ограниченной
степени. В большей степени зависит от АТП эффективность ис-
пользования ресурсов, снижение издержек. Последнее является
целью внедрения концепции логистики в управление АТП и тре-
бует разработки соответствующего методического обеспечения.
Любой вид логистики должен представлять собой совокуп-
ность алгоритмов и технологий, позволяющих реализовать в эко-
номике логистический подход [149].
Суть реализации логистической концепции состоит в разра-
ботке и внедрении логистических систем управления материаль-
ными и соответствующими информационными потоками, кото-
рые основываются на логистических принципах и методах.
Высокая эффективность использования методов и моделей в
логистике достижима, если будет обеспечено выполнение ряда
условий среди которых:
системный подход к решению рассматриваемой проблемы;
научная обоснованность самих методов и моделей;
адекватность модели реальной системе, объективный учет
взаимосвязи подсистем;
гибкая многовариантность, т. е. согласование материальных,
транспортных, информационных и других потоков;
формирование и оптимизация модели реальной системы во
взаимосвязи обеспечения, производства и сбыта готовой продук-
ции;
непрерывность процесса внедрения модели.
90
При модельном представлении задач логистики транспорта
необходимо учитывать, что показатели развития любой произво-
дственно-экономической системы зависят от двух ее взаимосвя-
занных характеристик: состояния и функционирования. Состоя-
ние системы характеризуется прежде всего ее величиной и струк-
турой, т. е. размерами и характерными, с точки зрения назначе-
ния системы, свойствами отдельных ее элементов.
Состояние АТП характеризуется как списочным количеством
автомобилей, так и их важнейшим свойством — надежностью.
Функционирование системы — это текущая реализация в
конкретных условиях внешней среды, представляемых данным
состоянием возможностей для осуществления функций системы,
ради которых она создана. Существование этих двух взаимосвя-
занных характеристик АТП предопределило разделение матема-
тических методов на методы, используемые для решения частных
задач функционирования, и методы, которые позволяют опти-
мизировать состояние АТП.
К задачам функционирования относятся выбор оптимальных
вариантов организации перевозочного процесса, видов и типов
подвижного состава, совместного планирования транспортных,
производственных и складских процессов и т. д.
Современная логистическая концепция управления эконо-
микой рассматривает транспорт как элемент макрологистичес-
кой системы. Вопросы принятия решений о развитии транспорт-
ной системы с точки зрения ее функционирования достаточно
подробно исследуют Л. Б. Миротина, Ю. М. Неруш, С. А. Уваро-
ва, А. А. Смехова.
Однако концентрация усилий по повышению эффектив-
ности методов и моделей решения только задач функциониро-
вания — это тупиковый путь. Теоретически эффективное управ-
ленческое решение, принятое без учета возможного состояния
автомобильного парка, может не иметь реального практическо-
го эффекта и создать предпосылки для нарушения основопола-
гающего принципа логистики — надежности.
Вопросам совершенствования методов и моделей развития
состояния автотранспортной системы с использования как де-
терминированных, так и вероятностных оптимизационных мето-
дов посвящены ряд работ [23, 27, 89].
При моделировании развития АТП, как его состояния, так и
функционирования, наметились два подхода: детерминистско-
оптимальный и вероятностно-адаптивный.
91
Детерминистско-оптимальный подход к принятию управлен-
ческих решений в большинстве случаев обеспечивает значитель-
ный экономический эффект. При оптимальном планировании
получают не просто приемлемые или допустимые варианты пла-
нов, а наилучшие относительно принятого способа их оценки.
При этом широко используются экономико-математические мо-
дели, позволяющие выбирать варьируемые показатели плана из
условий экстремума принятой меры его эффективности (напри-
мер, максимизация прибыли, минимизация затрат и т. д.).
В проанализированных источниках позитивно то, что пред-
ложенные модели позволяют разрабатывать решения о развитии
АТП с учетом изменения как состояния системы (АТП), так и ее
функционирования, т. е. увязывают различные стороны деятель-
ности АТП. Оптимизация одновременно функционирования и
состояния системы — главное условие для достижения ее наивыс-
шей эффективности. Другой аспект состоит в том, что решить за-
дачу развития АТП с помощью одной модели невозможно. Необ-
ходимо расчленить эту задачу на ряд локальных, входящих в об-
щую систему задач логистики транспорта.
К числу недостатков детерминистско-оптимального подхода
к принятию решений относятся следующие:
практический отказ от решения тех проблем принятия реше-
ний, которые в настоящее время не могут быть математически
формализованы;
отказ от анализа и совершенствования организационных
структур;
пассивное участие разработчиков ЭММ в их реализации и т. д.
К моделированию развития АТП как экономической системы
в условиях рыночной экономики, на наш взгляд, наиболее при-
емлем вероятностно-адаптивный подход, что находит подтверж-
дение у авторов Р. Л Акофф, Н. Е. Кобринского, Е. 3. Маймина-
са и др. [2, 53, 57, и т. д.].
В качестве основных характеристик вероятностно-адаптив-
ного подхода к моделированию задач предприятия следует отме-
тить:
включение всех достоинств детерминистски-оптимального
подхода;
создание человеко-машинных систем планирования, позво-
ляющих более полно и эффективно использовать в процессе пла-
нирования опыт и интуицию специалистов-плановиков;
92
учет известной доли неопределенности в наших знаниях о бу-
дущем, обусловливающий выбор наиболее адаптивных вариан-
тов планов;
персонификацию плана как системы взаимосвязанных ре-
шений;
рассмотрение организационных проблем.
Необходимость соединения детерминистского и вероятност-
ного подхода к решению задач логистики транспорта предопре-
делена характерными особенностями задач развития АТП. К ним
относятся:
значительная неопределенность как будущих ситуаций, в ко-
торых возможно окажется объект в ходе своей эволюции, так и
конечных результатов принимаемых решений;
неполнота и существенно низкая достоверность исходной
информации, которая подчас носит слишком укрупненный, аг-
регированный характер;
трудности методологического и вычислительного характера
(учет принципиально неформализуемых элементов), не позволя-
ющие достичь полной адекватности моделей реальным процес-
сам развития АТП.
В то же время процессы на транспорте, включающие элемент
случайности, не представляют собой, однако, чисто случайные
процессы. В них исключительно высока роль и организационной
составляющей — технология ТО и ТР, график режима работы и др.
Поэтому формулы (модели), разработанные только на основе ве-
роятностного или детерминированного подхода к транспортным
процессам, часто не соответствуют существующей системе
транспорта [107].
Адаптационное поведение проявляется в различных тенден-
циях развития, которые отражают эволюцию конкретной систе-
мы в ходе ее приспособления к воздействиям внешней среды.
Функционирование автомобильного транспорта носит преиму-
щественно адаптивный характер.
Моделирование развития АТП может быть обеспечено соче-
танием нормативных и дескриптивных моделей, вырабатываю-
щих, с одной стороны, решения по активным воздействиям на
развитие АТП, а с другой стороны, описывающих процессы адап-
тации АТП в условиях неопределенности и неполной инфор-
мации.
93
Разработка и внедрение вероятностно-адаптивного подхода
могут обеспечить реализацию основных условий эффективного
использования методов и моделей в логистике транспорта, а так-
же методологических принципов анализа и синтеза логистичес-
ких систем, таких, как системность, надежность, адаптивность,
устойчивость и др.
Оценка уровня методического обеспечения и подходов к мо-
делированию задач логистики позволяет сделать следующие вы-
воды.
Существующие методы и модели решения локальных задач в
основном не обеспечивали главного условия их эффективного
применения, которое проявляется во взаимосвязи задач обеспе-
чения, производства и сбыта транспортных услуг.
Часть методов и моделей решения задач логистики транспор-
та в части распределения материальных (транспортных) услуг
создают предпосылки нарушения основополагающих принципов
логистики: системности и надежности логистических систем.
Наиболее приемлемым подходом к объединению методов и
моделей решения задач транспортной логистики является веро-
ятностно-адаптивный. Объединение методов и моделей решения
задач логистики транспорта должно базироваться на описании
развития автопарка как последовательности явлений во времени
с использованием аппарата теории случайных процессов, т. е.
стохастических моделей.
2.7. Классификация методов и моделей
решения задач транспортной
логистики1
В период централизованного регулирования экономикой плани-
рование перевозок между производителями и потребителями
продукции успешно осуществлялось в рамках задач: транспорт-
ной и маршрутизации. Планы перевозок, рассчитанные на ста-
дии оперативного планирования, в АТП корректировались с по-
мощью диспетчеризации, особенно трудоемкой при перевозках
на небольшие расстояния, с учетом конкретных объемов пере-
возки, типа и количества подвижного состава, грузоподъемности
1 Раздел написан совместно с И. А. Пластуняк.
94
используемых автомобилей и т. д. АТП представляли собой круп-
ные народнохозяйственные комплексы. Среднее количество ав-
томобилей на предприятиях общего пользования для крупных го-
родов составляло 200 — 250; для областных и районных центров -
100 — 150; на ведомственном транспорте — 50 — 70. В этот период
основной идеей транспортной задачи было рациональное с точки
зрения затрат на перевозку закрепление потребителей за постав-
щиками. Применялась она для планирования перевозок массо-
вых грузов: удобрений и проведения уборочных работ в сельском
хозяйстве; продукции машиностроения; строительных грузов и
т. п. Целью маршрутизации перевозок была минимизация обще-
го пробега автомобиля за смену посредством, во-первых, «увяз-
ки» ездок при планировании перевозок массовых грузов; во-вто-
рых, организации движения при развозочных, сборных или раз-
возочно-сборных маршрутах. Задача «увязки» ездок возникала в
случае, когда автомобиль за смену должен перевезти груз от одно-
го или нескольких отправителей нескольким получателям по
маятниковым маршрутам. При развозке продуктов (товаров)
со склада в магазины, сборе тары и т. д. решалась задача комми-
вояжера (второй тип задач маршрутизации).
В период 1990 — 2000 гг. произошли коренные изменения в
экономике страны, выразившиеся в падении производства и ра-
зукрупнении предприятий, что привело к нарушению связей
между поставщиками и потребителями. На транспорте намети-
лись две основные тенденции: уменьшение объема перевозок и
старение парка подвижного состава. Приватизация, разгосударс-
твление и акционирование в сфере автотранспорта привели к то-
му, что основная масса АТП насчитывает в настоящее время не
более 10 единиц подвижного состава. Проведенные исследова-
ния говорят о том, что при внутригородских перевозках автомо-
биль в 75 — 80% случаях выполняет один рейс в день, т. е. снижа-
ется трудоемкость диспетчеризации. Параллельно происходила
реструктуризация парка автомобилей в пользу малотоннажных и
большегрузных машин, связанная с развитием внутрироссийско-
го и международного рынков. Изменения в характере спроса на
транспортные услуги привели к тому, что на сегодняшний день в
структуре грузооборота 80% составляют мелкопартионные грузы,
перевозимые по маятниковым или развозочным (сборным, сбор-
но-развозочным) маршрутам. При такой схеме организации пе-
ревозок отпадает необходимость решения транспортной задачи.
95
Об этом свидетельствуют и данные проведенного опроса среди
работников АТП Северо-Западного региона России, основная
цель которого — выяснить схему работы автомобиля на маршруте
(табл. 2.4).
Таблица 2.4
Экспертные характеристики схем работы автомобилей
Схема работы автомобиля на маршруте Количество рейсов, %
Одно место погрузки, одно место разгрузки 31,0
Одно место погрузки, несколько мест разгрузки 43,5
Несколько мест погрузки, одно место разгрузки 8,5
Несколько мест погрузки и разгрузки 17,0
Таким образом, 52,0% рейсов осуществляется по кольцевым
развозочным или сборным маршрутам и 31% - по маятниковым.
Только 17% респондентов отметили сложную схему организации
движения «несколько мест погрузки и разгрузки», 80% из кото-
рых занимаются междугородними перевозками, и указанная схе-
ма работы с клиентами возникает из-за стремления увеличить
степень использования автомобиля по грузоподъемности (гру-
зовместимости).
Дальнейшие исследования и опросы перевозчиков показали,
что в настоящее время классическая транспортная задача
актуальна для крупных фирм, имеющих сеть складов или филиа-
лов, а также средних и мелких предприятий, для уменьшения
транспортных затрат при массовой перевозке сырья или готовой
продукции. Решение проблемы маршрутизации по-прежнему
особенно актуально при внутригородских перевозках.
Один из основополагающих принципов транспортной логис-
тики — доставка «точно вовремя», когда правильное планирова-
ние перевозок требует оценки гарантированного времени достав-
ки, чтобы исключить штрафные санкции и не потерять клиентов
[90]. Важно при этом оценить затраты труда, средств и времени
на преодоление всех препятствий по доставке груза клиенту, воз-
никающих по объективным и субъективным причинам. Один из
способов решения этой задачи — моделирование времени движе-
ния автомобиля на маршруте с имитацией случайных задержек в
местах плановых и неплановых остановок.
96
С другой стороны, при каждой перевозке потребители выдви-
гают требования не только ко времени доставки, но и к партии
груза. В настоящее время наметилась тенденция к уменьшению
партии товара, что связано с отсутствием мест для хранения
сырья или продукции у потребителя или с нежеланием иметь из-
лишние запасы на складах. Такое требование приводит к новому
ограничению в транспортной задаче, связанному с размером пар-
тии груза, которую поставщик отправит и потребитель примет.
Если партия груза, отгружаемая одному потребителю, будет
меньше грузоподъемности автомобиля, то рассматриваются ва-
рианты, когда схема доставки груза потребителям будет состоять
из развозочных маршрутов.
Ввиду того что в рыночных условиях при перевозках затраги-
ваются интересы нескольких субъектов, возникают ситуации,
при которых объектом управления для АТП остается маршрут,
но сам процесс перевозки главным образом определяется клиен-
тами. Поэтому актуальна проблема формирования единого алго-
ритма организации перевозочного процесса, учитывающего
многообразие вариантов взаимодействия «поставщик — перевоз-
чик — получатель» или более сложных схем организации перево-
зок с учетом логистических посредников, например, в виде экс-
педиторских фирм и др.
С точки зрения организации перевозочного процесса воз-
можны три схемы, с которыми сталкиваются АТП (табл. 2.5).
Организация перевозок по схеме 1 «один к одному» — наибо-
лее простая с точки зрения планирования, не требует решения ни
транспортной задачи, ни задачи маршрутизации.
Планирование деятельности АТП в случае организации пере-
возки по схеме 2 «один ко многим» требует решения следующих
задач маршрутизации:
«увязки» ездок, если между грузоотправителями и грузополу-
чателями перевозка осуществляется только по маятниковым
маршрутам;
коммивояжера, если между грузоотправителями и грузополу-
чателями перевозка осуществляется только по развозочным
(сборным или сборно-развозочным) маршрутам;
двух вышеперечисленных, если при организации перевозоч-
ного процесса используются как маятниковые, так и развозочные
(сборные или сборно-развозочные) маршруты.
97
Таблица 2.5
Схемы организации перевозочного процесса
При организации движения по схеме 3 «многие ко многим»
требуется на первом этапе решить транспортную, затем на втором
этапе - задачу маршрутизации.
Учитывая возможные варианты схемы организации движе-
ния автомобиля на маршруте и временные ограничения, накла-
дываемые на перевозку, планирование на АТП можно предста-
вить в виде алгоритма (рис. 2.14). Рассмотрим более подробно
блоки разработанного алгоритма [74].
98
Рис. 2.14. Алгоритм моделирования организации
перевозочного процесса АТП
99
В первом блоке формируется база данных, включающая сведе-
ния о количестве транспортных средств, их типе и грузоподъем-
ности; количестве отправителей и получателей груза; ограниче-
ниях, накладываемых отправителем и получателем на партию
груза, которая может быть отправлена и получена соответствую-
щим субъектом; временных ограничениях по доставке грузов в
пункты назначения и их вывозу из пунктов отправления; затратах
на перемещение единицы груза от каждого отправителя каждому
получателю и др.
Во втором блоке на основе полученной информации опреде-
ляется схема организации перевозок. Анализ клиентурных заявок
позволяет сгруппировать их по схемам согласно табл. 2.5.
В третьем блоке вначале проверяется условие: используется
ли при перевозке груза схема «многие ко многим». Если условие
выполняется, то решается транспортная задача.
Экономико-математическая модель классической транспорт-
ной задачи в общем виде может быть представлена формулами
(2.1)-(2.5) [54]:
т —
Yxij=aj =
7=1
т ---
J=i
V^>0;
n m
i=i j=i
n m
/=17=1
(2.1)
(2.2)
(2.3)
(2.4)
(2.5)
где i — количество поставщиков;
j — количество потребителей;
о, - ограничения по предложениям;
bj — ограничения по спросу;
Су — стоимостные параметры целевой функции;
Ху — объем перевозок между /-м иу-м пунктами.
100
Критериями оптимальности в транспортной задаче могут
выступать транспортная работа, затраты времени на доставку или
стоимость перевозки.
На последнем этапе третьего блока определяется, по каким
маршрутам — маятниковому или развозочному (сборному или
сборно-развозочному) — будет перевозиться груз от каждого отп-
равителя к получателям, закрепленным за ним после решения
транспортной задачи.
В четвертом блоке проверяется условие: используется ли при
перевозке груза схема 1 «один к одному». Если условие не выпол-
няется, то перевозка между отправителями и получателями осу-
ществляется по схеме 2 «один ко многим», при которой требует-
ся решать задачи маршрутизации {блок пять).
Математическая постановка задачи зависит от типа маршру-
та, по которому перевозятся грузы. В качестве примера рассмот-
рим следующую задачу. Необходимо отыскать маршрут движения
автомобиля, развозящего некоторый вид груза из некоторого ба-
зового пункта по нескольким пунктам, связанными между собой
автомобильными дорогами [12, 95]. Пусть число таких пунктов
равно п и Су — расстояние от пункта i до пункта j. В каждом пунк-
те автомобиль должен побывать один раз, после чего вернуться в
базовый пункт. Задача состоит в том, чтобы определить порядок
движения автомобиля от пункта к пункту таким образом, чтобы
суммарное расстояние, проходимое им, было минимальным.
Для математической формулировки рассмотренной задачи
вводятся логические переменные Ху, которые могут принимать
значения:
1, если автомобиль из пункта с номером i
х =. переезжает в пункт с номером у;
О, в противном случае,
где i,J = 0,л, i *j.
Следующая система соотношений образует математическую
модель и отражает закономерность функционирования системы
развозки грузов по п пунктам из базового пункта:
у=1,п, i*j; (2.6)
/=1
101
E^=l '=!,«> 7*'; (2.7)
7=1
Uj -Uj +n-xy <л-1 i =1,п, j *i, (2.8)
где Utи Uj. - произвольные вещественные значения.
Условия (2.6), (2.7) исключают циклы (петли) на маршруте,
поскольку автомобиль приезжает в каждый пункт и выезжает из
него один раз. Условие (2.8) не допускает расщепления замкнуто-
го маршрута из л+1 звеньев на несколько с меньшим числом
звеньев. В качестве целевой функции в рассмотренной задаче
обычно выступает длина маршрута, которая подлежит миними-
зации:
п п
Е Е CijXy -> min. (2.9)
/=1/=1
В то же время оптимизировать можно не только длину марш-
рута, но и связанные с ней экономические показатели, например,
затраты на перевозку, а также показатели качества обслуживания,
допустим, время доставки грузов.
Сформулированная задача известна как задача коммивояже-
ра. Существует множество математических методов, позволяю-
щих найти как точное, так и приближенное решение поставлен-
ной задачи. Среди методов, дающих точное решение, наиболь-
шее распространение получил метод «ветвей и границ» [54, 116].
Приближенный метод Кларка—Райта решения задачи комми-
вояжера основан на понятии «выгоды», которая получается от
объединения двух маятниковых маршрутов в один кольцевой.
Использование этого метода дает возможность учесть месторас-
положение АТП [7, 12, 64] по отношению к обслуживаемым кли-
ентам.
Поскольку составленный по рассмотренному алгоритму
маршрут не учитывает случайного характера составляющих пере-
возочного процесса, их количественная оценка может быть полу-
чена моделированием (шестой блок).
Для внутригородской перевозки необходимо определить вре-
мя на движение автомобиля с грузом (/гр1) и без груза (7Х|) на i-м
участке, время на погрузку уу-го поставщика (tyj) и на разгрузку
102
у /-го потребителя(?р/), включающие время ожидания погрузки и
разгрузки соответственно. Сумма всех составляющих дает время
в наряде (Гн):
Тн = 2Г1у. + 2Г1р/ + 2/р, + 2/х/. (2.10)
Логистический подход к моделированию времени на выпол-
нение транспортных услуг требует увязки работы автомобильно-
го транспорта с режимом работы поставщиков и потребителей
груза, т. е. необходимо учитывать время начала и окончания обе-
денных (технологических) перерывов в работе клиентов. Поэто-
му формула (2.10) должна быть откорректирована.
Рассчитанная продолжительность рейса позволяет опреде-
лить гарантированный срок доставки груза потребителю. Коли-
чество временных составляющих, включаемых во время рейса,
возрастает при мультимодальных или смешанных перевозках. В
этом случае требование к соблюдению сроков перевозки диктует-
ся не только клиентом, но и спецификой организации такого
рода перевозки (например, опоздание на паром приводит к не-
запланированным многочасовым простоям). Особенностью мо-
делей является наличие нелинейностей из-за ограничений, свя-
занных с ЕСТР, режимом работы складов и т. д., и случайного
характера временных составляющих перевозочного процесса.
В седьмом блоке определяется соотношение смоделирован-
ных значений времени нахождения автомобиля в наряде (в рей-
се) с требованиями клиентов по срокам доставки груза. Напри-
мер, для внутригородской перевозки определяется возможность
обслуживания всех потребителей на маршруте в пределах уста-
новленных временных интервалов. Если условие не выполняет-
ся, то требуется откорректировать маршрут, или, если возможно,
время работы складов, грузоподъемность используемого на дан-
ном маршруте подвижного состава и заново смоделировать вре-
мя движения.
Таким образом, предлагаемая иерархия моделей позволяет
реализовать единый подход к формализации методов решения
задач управления в транспортной логистике. Это позволяет осу-
ществить трехуровневую оптимизацию по мере редуцирования
количества рассматриваемых объектов (поставщики, потребите-
ли) и последовательного включения дополнительных факторов,
связанных с конкретными маршрутами перевозок.
103
2.8. СМО - моделирование
в транспортной логистике на основе
интеграции потоков
Логистические системы отличаются от обычных структурной и
организационной сложностью, неоднозначностью в практичес-
ких решениях по формированию каналов продвижения товаров и
услуг. При создании логистических служб в компаниях концент-
рация сложности приходится на начальные проектные этапы в
силу серьезных экономических последствий проектных ошибок
на этапах нормальной эксплуатации всей логистической цепи.
Для обеспечения эффективности проектирования логистических
систем необходимо развивать теоретическое направление в ло-
гистике (Т-логистика), связанное с информационно-организа-
ционным и статистическим моделированием работы обеспечива-
ющих управление движением ресурсов и товаров служб.
Информационно-организационное моделирование необхо-
димо для оптимизации структуры логистической службы и ее
функциональной идентификации. Для этого наилучшим образом
подходит методология структурного системного анализа SADT
{Structured Analysis and Design Technique) [51], позволяющая на ка-
чественном уровне решать проблемы системной организации
сложных бизнес-технологических систем на основе парадигмы:
МЕТОДОЛОГИЯ | МЕТОД | НОТАЦИЯ | СРЕДСТВО. Примени-
тельно к проблеме организации работы логистической цепи
СНАБЖЕНИЕ > ПРОИЗВОДСТВО > РАСПРЕДЕЛЕНИЕ дан-
ная парадигма конкретизируется следующим образом (табл. 2.6).
Наряду с качественным не менее важен количественный
анализ организационного решения логистической службы ком-
пании, реализуемый, в частности, путем статистического моде-
лирования. Рассмотрим один из методических подходов к пост-
роению алгоритмов такого моделирования в логистике, основан-
ный на представлении логистический системы в виде дискретной
марковской СМО-модели.
Потоки и аналогии в логистических системах. Сложность коли-
чественного моделирования логистических систем обусловлена
многомерноетью анализируемых потоков и практическим отсут-
ствием математического аппарата для описания моделей подоб-
ных систем. Классическое представление о логистике как науке,
104
построенной на теории потоков, обычно ограничивается рас-
смотрением материальных, информационных и иногда финан-
совых составляющих в несвязанной форме. В целом это отвечает
принципу декомпозиции систем и во многом схоже с известны-
ми из теории СЛ5£-технологий в программотехнике концепция-
ми Data Flow, DocFlow, WorkFlow1.
Таблица 2.6
Конкретизация организационной парадигмы в логистике
Методология Метод Нотация Средство
Проектные и ру- ководящие мате- риалы. Логистическая концепция: при- оритет конечно- го потребителя и максимизация эффективности всей цепи Систематичес- кие процедуры, операции и при- емы решения типовых задач формирования заказов, достав- ки, распределе- ния и производ- ства товаров. Например, JIT- методы в управ- лении ресурса- ми, транспорти- ровке и распре- делении Описание струк- туры логисти- ческой цепи, составляющих ее звеньев и вы- полняемых ими функций Техника, ресур- сы и конкрет- ные технологии, используемы для физической реа- лизации движе- ния потока ма- териалов, сырья, ком плектующих и готовых това- ров
В целом идея CASE для моделирования логистических систем
весьма плодотворна в силу наличия мощных аналогий (табл. 2.7)
в представлении потоков.
Аналогии, приведенные в табл. 2.7, не случайны. Они практи-
чески прослеживаются в эволюции корпоративных информаци-
онных систем (КИС), используемых в управлении крупными ло-
гистическими компаниями (рис. 2.15). И в действительности все
представленные на рис. 2.15 потоки в логистических цепях рас-
сматриваются в виде единого 4-мерного (векторного) потока у,
(D,F,W,M).
1 Системы и разработчики интегрированных информационных систем:
SAS (SAS Institute), FormFlow (JET Form), Action Work Flow (Action Technologies),
Work Route (АО Весть) и др.
105
Таблица 2.7
Потоковые аналогии в CASE и в логистике
CASE Логистика
Поток, технология Описание Поток Описание
DocFlow DataFlow WorkFlow FormFlow TriggerFlow Поток докумен- тов Поток данных Поток (последо- вательность) процедур, опе- раторов Управляющий поток, поток инструкций Information Flow Material Flow Work Flow Finance Flow Информацион- ный поток Поток материа- лов, товаров, сырья Поток работ, операций по продвижению ресурсов и това- ров Поток денежных средств
Марковская СМО-модель. Рассмотрим формальное представ-
ление простейшей логистической системы в виде элементарной
модели СМО (рис. 2.16, табл. 2.8), где
Г Аг Аз Ai AQ
0 0
Ф//(0 = «1г ^13 ^21 ^31
1 о А/13 Л/21 0 4
Для моделирования данной СМО можно применить аппарат
марковских случайных процессов в дискретном варианте.
Ввиду того что процесс многомерный, классический алго-
ритм моделирования вероятностей состояний системы требует
изменений. Основная идея модификации алгоритма, позволяю-
щая моделировать многомерный дискретный марковский про-
цесс, заключается в дискретизации составляющих вектора
Это позволяет развернуть многомерное распределение в одно-
мерное с одновременным увеличением количества состояний
106
Рис. 2.15. Сравнительная диаграмма возможностей КИС
разного поколения и алгоритмов управления логистическими
системами на их основе в управлении потоками
Рис. 2.16. СМО-модель простейшей логистической цепи
системы. По сути, речь идет об искусственном преобразовании
многомерного потока в множество дискретных состояний. Пос-
ледовательность моделирования в целом следующая:
1. Дискретизация составляющих 4-мерного потока и вычис-
ление количества состояний системы п.
2. Вычисление вектора вероятностей состояний по рекурре-
нтной формуле (в общем случае для неоднородной цепи) [1]
107
j-i
где pW - P(S^ ) — условная вероятность перехода из состояния 5, в
состояние Sj на к-м шаге.
3. Смоделированный вектор вероятностей рассматривается
как одномерное эмпирическое распределение, которое преобра-
зуется в четырехмерное путем учета степени дискретизации сос-
тавляющих потока.
4. Используя модифицированный алгоритм Неймана [45], из
эмпирического четырехмерного распределения генерируется
случайный вектор (к) -(Dy, Fy, Му,)к. Составляющие векто-
ра могут быть преобразованы в соответствии с имеющимися но-
тациями в затраты или доходы.
Таблица 2.8
Фактическое содержание составляющих векторного потока
Составляющая Содержание
Doc Flow Finance Flow Work Flow Material Flow D3i D13 F12> F3i W,2, W3I W2I, ^!3 Мц, Mi3 Документированная форма зака- за на сырье, материалы, товар Подтверждение приема заказа, сообщение об отправке и полно- те заказа Оплата (предоплата) поставок в денежной форме Работа по оформлению и обес- печению прохождения заказа Работа по погрузке, разгрузке и транспортировке заказа Поставляемые партии сырья, материалов, товаров в грузовых единицах
Количество состояний системы после дискретизации состав-
R
ляющих вектора определяется по формуле л = П т;> гДе —раз-
7=1
108
мерность вектора (в данном случае 4), пу — число дискретных сос-
тояний составляющих вектора. Например, если в звене «распре-
деление» для составляющих вектора 4//J = (Dl3, 0, Wl3, М13) уста-
новить три состояния (в частности, для М13 это: «товар грузится»
/ «товар в пути»/«товар поступил на склад»), то получим
п = 3-3-3=27 (финансовая составляющая здесь не учитывается).
Таким образом, матрица переходных вероятностей, необходимая
для моделирования, будет иметь размер п х п = 27 х 27.
В практических задачах размерность матриц переходных ве-
роятностей (МПВ) может быть существенно больше. Например,
при необходимости повышения требований к детализации ло-
гистических операций путем увеличения количества функцио-
нальных состояний, а также при увеличении количества звеньев
логистической цепи (рис. 2.16). В этом случае резко возрастает
потребность в вычислительных ресурсах и не исключены труд-
ности алгоритмического характера из-за необходимости манипу-
лирования матрицами большой размерности.
Другая, не менее серьезная, проблема - получение МПВ. Для
ее разрешения необходимо накопление статистической инфор-
мации в объеме, достаточном для оценивания МПВ1. Процедура
формирования эмпирической МПВ включает сортировку матри-
цы наблюдений за функционированием логистической системы
и подсчет частот переходов из состояния в состояние с последую-
щим построчным вычислением относительных частот, сумма
которых в каждой строке равна 1. Матрица наблюдений состав-
ляется из агрегированных временных рядов данных, характеризу-
ющих финансовую (платежи), материальную (товар и его количе-
ство), информационную (документы) и операционную (выпол-
няемые работы) составляющие логистического потока.
*Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. Оценивание параметров Марковских мо-
делей по агрегированным временным рядам. — М.: Статистика, 1977. — 221 с.
ГЛАВА 3____________________________________
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ФУНКЦИЙ МИКРОЛОГИСТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ АВТОТРАНСПОРТНОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
3.1. Методы и модели планирования
выполнения транспортных услуг
Надежность функционирования логистической системы в значи-
тельной мере определяется бесперебойной работой автомобиль-
ного транспорта. Эффективность работы технически исправного
автомобильного транспорта в основном зависит от уровня орга-
низации и управления перевозками. Составление планов достав-
ки грузов «точно вовремя» требует количественной оценки пере-
возочного процесса и его составляющих. При этом должен быть
сделан не только экономически обоснованный выбор варианта
доставки, но и проведена оценка степени участия всех служб или
отдельных лиц, отвечающих за организацию перевозочного про-
цесса. Предложенная Б. Л. Геронимусом [27] методика построе-
ния оперативного плана доставки грузов автомобильным транс-
портом от поставщика до потребителей основана на логистичес-
ком подходе. Она оперирует нормативными интервалами достав-
ки грузов. Однако все составляющие перевозочного процесса
(время движения, время погрузки, время разгрузки и т. д.) явля-
ются случайными величинами. Поэтому данная методика пост-
роения оперативного плана, на наш взгляд, будет иметь ограни-
ченную сферу применения.
Анализ показал, что в работах [3,141] уделяется недостаточно
внимания организационно-управленческим аспектам, а количе-
ственная оценка сужена до двух составляющих перевозочного
процесса: движение на маршруте и погрузочно-разгрузочные
операции.
Количество составляющих перевозочного процесса зависит
от вида перевозок. Наибольшее число составляющих имеет меж-
дународная перевозка. По сравнению с внутренней перевозкой
110
оно увеличивается, как минимум, за счет процедурной подготов-
ки документов для перевозки, таможенного контроля на границе
или границах и в пунктах отправки и доставки.
Рассмотрим методику моделирования перевозочного процес-
са на примере международной перевозки. Составляющие любого
перевозочного процесса —случайные величины, поэтому их ко-
личественная оценка может быть получена с использованием ве-
роятностных характеристик.
Рассмотрим пример организации международной перевозки
(рис. 3.1). Автомобиль отправляется из автотранспортного
предприятия (АТП) к пункту погрузки П, затем на таможню
Рис. 3.1. Пример организации международной перевозки
(унимодальная перевозка)
111
(пункт Т]), где заполняются соответствующие документы, и далее
следует через пограничный переход (К), указанный на рис. 3.1,
по территории другой страны до терминала или терминала с та-
можней (пункт Т2), где после выполнения таможенной очистки
разгружается или доставляет груз в пункт Р (пункты Рь Р2, Р3). На
практике возможны и другие варианты международной перевоз-
ки грузов:
смешанная перевозка; автомобиль —железная дорога —авто-
мобиль (другой перевозчик);
таможенная служба выполняет контроль непосредственно в
пункте погрузки или разгрузки и т. п.
Рассмотрим пример, когда перевозка осуществляется по пер-
вому варианту (унимодальная перевозка) и маршрут движения
проходит пункты П, Ть К, Т2, Р. Время на перевозку включает
время движения между пунктами и время оформления докумен-
тов. Введем условные обозначения времени:
— погрузка в пункте П;
tx — движение от П до Т,;
Т] - оформление на таможне;
t2 — движение от Т\ до К;
т2 — пересечение границы;
/3 — движение от К до Т2;
т3 — таможенная очистка;
Z4 — движение от Т2до Р;
S2 — разгрузка и складирование на терминале Р.
Общее время перевозки можно определить по формуле
m nt
= Ёб,<+1 + S ту + X (3.1)
z=l у=1 Jt=l
где /, ,+1 — время движения между /-м и (/+ 1)-м пунктами, i = \ ,m,
Ту — время оформления (проверки) таможенных документов на у-м
пункте, у = 1,п;
Sk — время погрузки, разгрузки и складирования на к-м пункте,
к~ 17;
m — количество участков движения автомобиля;
п — количество пунктов таможенного оформления;
t — количество пунктов погрузки-разгрузки.
112
Тогда в первом приближении время начала перевозки Тн мож-
но определить по формуле
Тн = Тта — То, (3.2)
где Тп — время доставки груза «точно вовремя».
Все составляющие формулы (3.1) являются случайными ве-
личинами, имеющими соответствующие законы распределения.
Из случайного характера составляющих перевозочного процесса
следует, что понятие «точно вовремя» должно рассматриваться с
учетом соответствующих доверительных границ времени пере-
возки груза. Это означает, что верхняя граница доверительного
интервала времени доставки «точно вовремя» Тп может быть оп-
ределена по формуле
Тте = Тн + Т0 + ар-от, (3.3)
где То — среднее значение времени перевозки на маршруте, ч;
ат — среднее квадратическое отклонение времени перевозки, ч;
ар — квантиль нормального распределения, соответствующий вероят-
ности р.
Для определения значений То и от можно воспользоваться
известными формулами теории вероятности для числовых харак-
теристик функции случайных величин (1.31) и (1.32):
_ N —
T0 = ^Ti, О-4)
i=l
2 N 2
<*T = S>i (3.5)
/=1 /2 j
где Г,, о,— соответственно среднее значение и среднее квадратическое отк-
лонение /-й составляющей перевозочного процесса;
г,У — коэффициент корреляции i -й и у'-й составляющих.
Знак i < j под суммой означает, что суммирование распростра-
няется на все возможные попарные сочетания случайных величин.
113
Если рассматриваемые величины некоррелированы, например,
время простоя на границе и последующего движения на маршруте
и т. д., то при всех i и J значение rj},= 0 и формула для среднеквадра-
тического отклонения времени доставки упрощается.
Если принять, что средняя продолжительность рабочего дня
водителя при осуществлении международной перевозки равна
Тр, то календарная продолжительность рейса определяется коли-
чеством дней работы и рассчитывается по формуле
Др = £((Г0 + арат)/Т/,), (3.6)
где Др — целое число дней международного рейса;
Е — математический символ, означающий выделение целой части
дробного числа.
Например, при средней продолжительности рейса То = 32 ч,
среднем квадратическом отклонении от = 8 ч, квантили
ар = 1,28, соответствующей вероятности доставки «точно вовре-
мя» Р = 0,9 и среднем времени продолжительности рабочего дня
Тр = 10 ч., по формуле (3.6) находим:
Др = £1(32 + 1,28- 8)/8] = Е [5,28] = 5 дн.
Для повышения точности учета, особенно при перевозках на
короткие расстояния (например, Санкт-Петербург — Финлян-
дия) помимо Др необходимо сохранять и дробную часть числа. В
рассмотренном примере остаток составляет 0,28 ч. При расчете
Др следует также помнить, что величина Тр является случайной,
поэтому формула (3.6) дает усредненное значение количества
дней работы на маршруте.
Полученные аналитические зависимости (3.3) и (3.6) для оп-
ределения Тта и Др не полностью учитывают специфику междуна-
родных автомобильных перевозок (МАП), которая определяется
следующими факторами:
— ограничением режима труда и отдыха водителя или экипа-
жа автомобиля согласно ЕСТР [90];
- запретами (ограничениями) на движение большегрузных
автомобилей на территории некоторых европейских стран в вы-
ходные и праздничные дни;
- необходимостью проведения ремонтно-профилактических
работ, а также другими причинами простоя на линии.
Учитывая перечисленные факторы, формулу’ (3.1) следует от-
корректировать и представить в виде
114
т п £ М N F
То = Х^,1+1 + £ xj + £ + £ Er + + Z ?f, (3-7)
/=1 j=\ к=1 г=1 0=1 /=1
где dc — случайная составляющая, отражающая запреты на движение
большегрузных автомобилей;
Pf — случайная составляющая, отражающая увеличение времени
рейса для проведения ремонтно-профилактических работ и по
другим причинам;
Ег — случайная составляющая, отражающая ограничения, связан-
ные с ЕСТР;
N, F, М — соответственно число случаев простоя автомобиля с учетом
указанных факторов.
Ограничения ЕСТР (величина Ег) связаны с накоплением
времени работы водителя в течение дня, недели или двух недель.
Так, согласно ЕСТР время непрерывного управления автомоби-
лем одним водителем не должно превышать 9 ч, а в течение неде-
ли - не более двух раз по 10 ч (с учетом обязательных перерывов
для отдыха по 45 мин в течение каждых 4,5 ч движения).
Следовательно, с момента начала движения водитель должен
остановиться для отдыха через 9 ч непрерывного управления и
может возобновить движение только после обязательного отды-
ха. Это приводит к скачкообразному увеличению времени вы-
полнения рейса без изменения пройденного пути.
В то же время ежедневный отдых водителя в течение суток
должен составить 11ч (или может быть сокращен до 9 ч при оп-
ределенных условиях). Это означает, что в совокупности время,
связанное с производственной деятельностью водителя в течение
дня с учетом четырех первых слагаемых формулы (3.7), не может
превышать 24—11 = 13 ч.
Таким образом, для каждого дня работы водителя получаем
два неравенства-ограничения:
< Ту- (3.8)
*у+1 + xj + Sk + Ег< (24 - Q = Т0>
где Ту — время непрерывного управления автомобилем, ч;
t0 — время ежедневного отдыха, ч;
Тд — время производственной деятельности водителя.
115
Величины определяются для каждого конкретного случая и
зависят от состава экипажа (один или два водителя), наличия
спального места в кабине, общей продолжительности управле-
ния в течение недели или двух недель и др. Аналогично учитыва-
ются ограничения при движении большегрузных автомобилей в
ряде европейских стран в выходные (праздничные) дни, в ночное
время и т .п.
Анализируя специфику процесса международной перевозки
грузов, необходимо отметить наличие случайных составляющих,
формирующих время перевозки (3.7) и жестких ограничений
(3.8), накладываемых на него. Для определения времени перевоз-
ки груза предлагается использовать метод статистического моде-
лирования (метод Монте-Карло).
Для иллюстрации разработанного методического подхода к
определению времени перевозки ограничимся рассмотрением
унимодальной перевозки без транзитного пересечения других
стран, на примере следующих маршрутов: «С.-Петербург - Кот-
ка — С.-Петербург» и «С.-Петербург — Хельсинки — С.-Петер-
бург» через пограничный переход Торфяновка.
Блок-схема моделирования времени перевозки и его состав-
ляющих приведена на рис. 3.2.
На первом этапе исследования проводится формирование ба-
зы данных для соответствующей МАП. Сбор информации о сос-
тавляющих маршрута проведен в АО «Матрален» с использова-
нием специальных карт, образцы которых приведены в табл. 3.1.
В выборку были включены автопоезда на базе автомобилей
«Рено», «Вольво», «МАЗ» и другие, выполняющие контейнерные
перевозки.
Полученная статистическая информация на следующем этапе
проходит статистическую обработку. Необходимый объем выбор-
ки статистических данных определяется обычными статистичес-
кими методами. Необходимая численность выборки при расчете
средней величины количественного признака определяется по
формуле
где t — критерий Стьюдента при заданной доверительной вероятности;
ох — среднеквадратическое отклонение величины х;
Дх — заданная предельная ошибка расчетов.
116
Формирование базы данных по МАП
Выбор маршрута МАП (пункты, расстояния, таможни,
пограничные переходы, терминалы и др.)
Сбор и статистическая обработка данных
о составляющих МАП
Моделирование последовательности составляющих
маршрута (f/,/+1 + T7 + Sk)
Накопленная информация за день
Z(<M+i + b + sk)
О
дви-
жение
X Ч i +1
пункты
простоя
Сортировка
составляющих
L(VS*)
Проверка
1
Проверка
(t/,+1+vS*)>T
1
Моделирование
продолжительности
отдыха
Ввод начальных
условий
(0,/+i!T j’Sk=0)
Накопленные величины: время управления X С;
время на маршруте; пройденный путь X Li
Организация
пути
Рис. 3.2. Блок-схема моделирования международной
автомобильной перевозки (МАП)
цикла по пройденному
КОНЕЦ
117
Таблица 3.1
Данные о режиме движения автопоездов на маршрутах С.-Петербург—
Финляндия (порты) —С.-Петербург (пример заполнения)
Модель автомобиля Время убытия- прибытия* Маршрут, расстояние, загрузка Общие параметры за рейс*
план** факт***
«Вольво» 12 февра- ля 14.00 14 февра- ля 12.00 п-к, 300 км 4,2 т К-Х, 136 км от. Х-П, 440 км, 15 т П-14.00 Т-18.30 X—21.00 Х(П)- 7.00 Б—12.00 П-18.00 14.00 19.40-0.30 7.00- 12.30 14.00 Расход топлива — 429 л Общий пробег — 922 км Груженый - 741 км Транс- портная работа — 6894 ткм
«МАЗ» * Заполю ** П-С,- Х(П) - *** - Зап 15 февра- ля 8.00 1ется диспет Петербург, К - Хельсинки олняется во/ П-К, 301 км Ют К-П, 301 км 22 т черской слуя — Котка (пс (порт), Т - щтелем на м П - 8.00 Т- 12.30 К - 14.30 Т - 20.00 П - 23.00 сбой. рт), X — Хе л Горфяновка, аршруте. 8.00 11.15- 12.30 14.00— 17.30 15.00— 21.00 1.00 ьсинки, Б — Бруснич Расход топлива — 360 л. Общий пробег — 602 км Груженый — 301 км Транс- портная работа — 7194 ткм ное.
После вычисления средних величин, характеризующих вре-
менные составляющие маршрута, определяются соответствую-
щие им законы распределения. Результаты статистической обра-
ботки представлены в табл. 3.2.
118
Таблица 3.2
Результаты статистической обработки временных
составляющих международной перевозки Россия—Финляндия
Составляющие перевозочного процесса Среднее значение, ч Средне- квадрати- ческое отклонение, ч Закон распределения
Время движения С. -Петербург-Торфянов- 3,79 0,7 лог.-Нормальный
ка
Торфяновка —Котка 1,17 0,23 лог.-Нормальный
Торфяновка — Хельсинки 3,8 0,70 Нормальный
Котка — Торфяновка 1,12 0,25 Нормальный
Хельсинки—Торфяновка 3,43 0,60 Нормальный
Торфяновка — С.-Пете- бург Время оформления тамо- 3,88 0,60 Нормальный
женных документов Торфяновка 1 1,83 1,8 Экспоненциальный
Торфяновка 2 Время погрузки-разгруз- 3,5 2,19 Вейбула
ки
Котка 5,39 2,73 Вейбула
Хельсинки 4,92 2,52 Вейбула
Из анализа результатов статистической обработки (табл. 3.2)
следует отметить простои погрузки-разгрузки (порты в Котке и
Хельсинки), средние значения которых колеблются от 4,92 ч в
Хельсинки до 5,39 ч в Котке, что превышает нормативное значе-
ние, равное 4 ч.
Длительность простоев на пограничных переходах имеет оп-
ределенную закономерность: в прямом направлении Россия —
Финляндия -1,8 ч, обратно — 3,5 ч. Учитывая, что в прямом нап-
равлении автомобиль, как правило, не загружен, а в обратном —
груженый, то главная причина увеличения времени простоя -
более длительная процедура таможенного контроля, оформления
документов груженого автомобиля. В табл. 3.3 приведены резуль-
таты статистической обработки данных о скоростях движения ав-
топоездов на рассматриваемых маршрутах.
119
Анализируя данные табл. 3.3, следует отметить более высокие
скоростные показатели по Финляндии, чем по России. Это объ-
ясняется лучшей организацией движения и качеством дорожного
покрытия.
Таблица 3.3
Параметры скоростей движения при международных перевозках
Составляющие маршрута Среднее значение, км/ч Средне- квадрати- ческое отклонение, км/ч Закон распределения
С.-Петербург — Торфяновка 60 9 Нормальный
Торфяновка — Порт 64 12 Тоже
Порт — Торфяновка 68 12 »
Торфяновка — С.-Петербург 58 8 »
Исследование корреляционных зависимостей между состав-
ляющими перевозочного процесса показало практически полное
их отсутствие. Коэффициент корреляции находится в пределах
0,1-0,15, что позволяет сделать вывод о независимости составля-
ющих перевозочного процесса между собой.
Пользуясь методикой, представленной в работах [73,90], выпол-
нено моделирование перевозочного процесса. Результаты модели-
рования приведены в табл. 3.4. Для сравнения в этой таблице приво-
дятся плановые, фактические величины и расчеты по формуле (3.4).
Для определения времени перевозки использовалась форму-
ла, аналогичная (3.6), но без учета среднеквадратического откло-
нения, т.е.
7\f — Е % + ^ост ’
(3.10)
Сет
т
1 р
целая часть числа, равная числу календарных дней (су-
ток) работы Др;
остаток от деления;
средняя продолжительность рабочего дня водителя при
выполнении международной перевозки; принимаем
Гр=12ч.
120
Таблица 3.4
Результаты моделирования значений времени перевозки
Вариант расчетов Маршрут Параметры
С.-Петербург— Финляндия— С.-Петербург среднее значение, ч среднеквад- ратическое отклонение, ч
Фактические Котка 28,8 9,8
данные Хельсинки 41,8 11,9
Плановые Котка 15 —
расчеты Хельсинки 28 —
По формуле (3.4) Котка 20,7 4,0
Хельсинки 25,1 4,0
Моделирование Котка 38,6 12,4
Хельсинки 55,1 16,6
Время перевозки по маршруту через Котку по данным табл.
3.4 составит То = 20,7 ч, тогда величина £[20,7/12] = 1 день; оста-
ток /ос,. = 20,7—12 = 8,7 ч. Время перевозки в часах составит
Тм = 24 ч + 8,7 ч = 32,7 ч. Аналогично для маршрута через Хель-
синки То = 25,1, а среднее время Тм = 2 • 24 + 1,1 =49,1 ч. Эти
данные близки к фактическим данным и меньше смоделирован-
ных значений.
Аналогичные расчеты по более упрощенной схеме можно
провести и для внутренних перевозок. Организация перевозки
грузов определяется маршрутом, который зависит от размещения
пунктов производства и потребления, размеров партии грузов,
условий и требований на поставки, грузоподъемности подвижно-
го состава и дислокации АТП. Различают маятниковые, кольце-
вые, развозочные, сборные и развозочно-сборные маршруты.
Рассмотрим наиболее широко применяемый маятниковый
маршрут, на котором движение автомобиля происходит между
двумя пунктами. Допустим, автомобиль отправляется из АТП к
пункту погрузки А, после погрузки груза движется к пункту разг-
рузки В, где разгружается и отправляется в обратном направле-
нии без груза в пункт А. На этом цикл перевозки заканчивается.
Время на погрузку и разгрузку включает время оформления доку-
ментов. Введем условные обозначения времени:
121
tn. - погрузка z-й ездки;
/р. - разгрузка z-й ездки;
/гр. — движение автомобиля с грузом для z-й ездки;
/х. — движение автомобиля без груза для z-й ездки;
Общее время перевозки за одну ездку можно определить по
формуле
^ei = ^ni + *rpi + tpi + (3.11)
Следует отметить, что время перевозки грузов зависит не
только от работы автомобиля, но и от организации работы пос-
тавщиков и потребителей, в частности от их режима работы (чис-
ла перерывов, длительности обеденного перерыва и т. д.) Логис-
тический подход к моделированию времени на выполнение
транспортных услуг требует увязки работы автомобильного
транспорта с режимами работы поставщиков и потребителей гру-
за, поэтому моделировать внутреннюю перевозку грузов, особен-
но на короткое расстояние, необходимо в целом за рабочее время
суток. Речь в данном случае может идти о выполнении «точно
вовремя» договорных обязательств автомобильного транспорта
перед клиентурой (поставщики и потребители). Выполнение до-
говорных обязательств находит отражение в выполнении дого-
ворных (плановых) объемов перевозок в течение суток. Задача
сводится к определению времени доставки суточного объема гру-
зов «точно вовремя». Время начала перевозок грузов Гн определя-
ется по формуле
^н=^тв—S^ei> (3.12)
i
где Гта — время доставки суточного (договорного) объема грузов «точно
вовремя», ч;
Те = — время на перевозку суточного объема грузов, ч.
Верхняя граница доверительного интервала может рассчи-
тываться по формуле, аналогичной формуле (3.3):
7^ = Тн + Тс + ар сттс. (3.13)
ID П V 1U ' '
Входящие в (3.13) величины равны:
122
Tc=ZTci; (3.14)
i
2 N 2
CTT= (3.15)
7=1
где Гс, — среднее значение времени на выполнение /-Й ездки;
а,у — среднеквадратическое отклонение времени на выполнение ;-й
ездки;
г,У — коэффициент парной корреляции между временем на выполне-
ние <-й иу'-й ездки.
Среднее время на выполнение г-й ездки равно:
где Ге,у — время на выполнение /-й ездки приу-й реализации;
N — число реализаций.
При определении Те,у необходимо учитывать, с одной сторо-
ны, организацию работы поставщика и потребителя, в частности
время начала и окончания обеденных (технологических) переры-
вов в работе клиентуры, а с другой — ограничения режима труда и
отдых водителя.
Поэтому формула (3.12) для определения продолжительности
времени ездки Ге| должна быть откорректирована и представлена
в виде
^ei ~ + (цн + tpi + + Ц, + фр (3.17)
где т]; — случайная составляющая, учитывающая обеденные (технологичес-
кие) перерывы поставщика;
ц/,- — случайная составляющая, учитывающая обеденные (технологичес-
кие) перерывы потребителя.
Включение составляющих ц, и ф,- обусловлено возможными
пересечениями, частичными накладками составляющих перево-
зочного процесса и времени обеденных (технологических) пере-
рывов поставщика или потребителя. Так, например, погрузка ав-
123
томобиля у поставщика не будет выполняться, если на момент
прибытия оставшееся время до обеда П, = (£^10СТ — То - Tei) мень-
ше времени самой погрузки, т. е.
«ЖосТ-Го-Те,.)<Гп„ (3.18)
где Опост — начало обеденного (технологического) перерыва поставщи-
ка, ч;
То — начало рабочего времени водителя, ч;
Ге(. — использованное рабочее время водителя на перевозку груза.
В этом случае время на выполнение перевозочного процесса
возрастает на величину: (П, + Т1об). Время доставки груза в пункт
разгрузки составит:
^ = ('™ + П/+Г1об) + гф,, (3.19)
где Г1о6 — время обеденного перерыва поставщика, ч.
Погрузка у поставщика также не будет выполняться, если ав-
томобиль прибыл во время обеденного перерыва. Время на
выполнение перевозочного процесса возрастает на величину:
(Тоб — [nJ). Так как в этом случае величина П, отрицательна, то
для расчета справедлива формула (3.19).
Аналогично в пункте разгрузки у потребителя груза операция
разгрузки не будет производиться, если на момент прибытия авто-
мобиля оставшееся время до обеденного перерыва А, = (С^пот ~ То —
- Tei - Ти) меньше самого времени разгрузки, т.е.
^-r0-Tei-Tu)<tpi> (3.20)
где С^пот — начало обеденного (технологического) перерыва потребителя, ч.
В этом случае время на выполнение перевозочного процесса
возрастает на величину (Д + Т2об ). Время цикла перевозки сос-
тавит
7’е, = Л1+Т2об + Гр,. + /х1+Т1,., (3.21)
где Т2о6 — время обеденного перерыва потребителя, ч.
124
125
Разгрузка у потребителя также не будет выполняться, если ав-
томобиль прибыл во время обеденного перерыва. В этом случае
может быть использована формула (3.21) для пересчета Tei.
Суммарное время на перевозку грузов не должно превышать
(24-Ттв), т. е.
ЕТе/<24-Г(П.д, (3.22)
где Тт„ — время ежедневного отдыха водителя, ч.
Необходимо отметить случайный характер составляющих пе-
ревозочного процесса и наличие ряда ограничений (3.18), (3.20),
(3.22). Для определения времени на перевозку грузов использует-
ся метод статистического моделирования (Монте-Карло).
Блок-схема моделирования времени перевозки и его состав-
ляющих приведены на рис. 3.3.
В целом следует отметить, что переход на работу по системе
«точно вовремя» потребует более глубокого анализа работы под-
вижного состава на маршруте, корректировки существующих
нормативов и учета имеющихся сверхнормативных простоев, что
в конечном итоге повысит достоверность и реальность плановых
заданий. В итоге это приведет к повышению надежности функ-
ционирования логистической цепи.
3.2. Методологические основы
управления обслуживанием
и ремонтом автомобилей
Надежность функционирования логистической цепи в значи-
тельной мере определяется надежностью работы транспорта как
элемента логистической системы. Поддержание высокого уровня
надежности, снижение затрат на техническое обслуживание и ре-
монт автомобильного транспорта должно обеспечиваться эффек-
тивным функционированием системы организации ТО и ремон-
та. Совершенствование организационных форм и систем управ-
ления техническим обслуживанием и ремонтом автотранспорт-
ных средств (АТС) на основе современных информационных тех-
нологий и моделирования позволяет сократить затраты на ТО и
ремонт и тем самым снизить себестоимость транспортных услуг.
126
Основные компоненты, из которых формируются стратегии
управления ТО и ремонтом подвижного состава АТП, образуют,
на наш взгляд, три больших блока (рис. 3.4) - информационный,
модельный и расчетно-технологический [72].
Первый блок — информационный - представляет собой спе-
циализированную базу данных, объединяющую информацию о
ТО и ремонте подвижного состава, эксплуатационных материа-
лах, номенклатуре ремонтно-восстановительных и профилакти-
ческих воздействий, деталях, лимитирующих надежность узлов и
агрегатов (ДЛН) и сопряженных с ними.
В этой же или связанной с ней базе собираются и обобщают-
ся в статистические формы информация о наработках до пре-
дельного состояния деталей и материалов либо о параметрах,
характеризующих изменение их технического состояния в зави-
симости от пробега автомобиля (например, кривые износа и
т. д.). Второй блок объединяет модели расчета трех уровней - пе-
риодичности ТО, наработок до проведения предупредительных
ремонтов (сопутствующего и узлового) и наработок до капиталь-
ных ремонтов и списания. Это позволяет в зависимости от име-
ющейся информации выбирать ту или иную (или несколько)
расчетную модель. В этом блоке отражается сложный характер
взаимодействия различных уровней ремонтно-профилактичес-
ких воздействий. В частности, периодичность технических обс-
луживании (1-й уровень) определяет периодичность сопутству-
ющего ремонта (2-й уровень) и непосредственно влияет на нара-
ботку до узлового ремонта, которая в свою очередь связана с на-
работками до КР и списания агрегатов. В целом этот блок мож-
но представить в виде базы специализированных приложений
для решения задач моделирования ремонтно-профилактических
стратегий.
Третий блок представляет собой специализированную базу
приложений, реализующих непосредственные процедуры фор-
мирования ремонтно-профилактических стратегий. Расчеты
выполняются на основе результатов моделирования путем кор-
ректировок и согласования наработок с оценкой финальных
показателей для конкретных стратегий. Предполагается воз-
можность реализации как прямого, так и обратного алгоритма
формирования стратегий управления, а также итерационного
поиска глобально-оптимальной стратегии при достаточности
информации.
127
I. Информационное обеспечение
1 I
III. Технология расчета стратегий ynpat ления
Корректирование
периодичности и
трудоемкости ТО и Д
Корректирование
объема ремонта
и наработки
Корректирование
пробега до КР
и списания
Стратегия ТО
с учетом сопутст-
вующего ремонта
Стратегия
узлового ремонта
с учетом КР
Стратегия КР
и списание
Рис. 3.4. Схема формирования стратегии управления
128
Содержание первого блока зависит от объективных условий
эксплуатации подвижного состава и используемых моделей рас-
чета; во втором блоке, в свою очередь, результаты моделирования
определяют процедуру формирования стратегий управления ТО
и ремонтом подвижного состава. Поэтому, на наш взгляд, модели
второго уровня являются центральным звеном системы, форми-
рующей стратегию управления ТО и ремонтом подвижного сос-
тава. Модели второго блока подробно рассмотрены и классифи-
цированы в работе [72]. Остановимся коротко на содержании
данных моделей.
Практически все применяемые на практике модели определе-
ния оптимальной периодичности профилактических операций
можно разделить на две большие группы: детерминированные
(экономические и технико-экономические) и вероятностные,
или экономико-вероятностные. При общей концептуальной и ал-
горитмической схожести модели определения оптимальной пе-
риодичности ТО и модели оптимальной периодичности предуп-
редительных ремонтов имеют отличительные особенности, каса-
ющиеся прежде всего описания ограничений и допущений. Эти
особенности могут выражаться в виде так называемых стратегий
управления ТО и ТР.
Детерминированные модели определения периодичности ТО
с экономическим критерием оптимальности в виде суммарных
затрат на ТО и ТР за эксплуатационный цикл строятся на основе
известной из теории управления запасами модели Уилсона. В ка-
честве альтернатив выступают общее количество обслуживании
NT0 и ремонтов Np за эксплуатационный цикл. Очевидно, что при
увеличении периодичности ТО количество пропускаемых
(т. е. не предупреждаемых операциями ТО) отказов будет возрас-
тать. Общие затраты на конечном пробеге L с периодичностью
обслуживании £т0 и при средней наработке на отказ £отк = X(LT0)
определяются по формуле
С .£ с • I
S = Sp+Sm= ? +~Y---->min, (3.23)
где Ут0=-^-
и NB = —-—;
Ср; Сто — средняя стоимость ремонта и ТО соответственно.
129
Оптимальная периодичность ТО находится приравниванием
нулю производной от (3.23) по £то. Полагая Ср и Сто фиксирован-
ными и независящими от £т0, получим
[X(Lro)],xrf| 1
[X(Lro)]2 Lj
(3.24)
где d = Cv/ Ст.
Ключевым моментом в решении задачи (3.24) является опре-
деление зависимости Д£то). Обычно пользуются эксперимен-
тальными оценками, полученными в результате обобщения дан-
ных наблюдений за эксплуатационной надежностью АТС с раз-
личным режимом обслуживания. Причем от условий эксплуата-
ции и типа АТС зависят не только численные значения парамет-
ров, но и вид зависимости X(Lm).
Рассмотрим детерминированные модели определения опти-
мальной периодичности узловых ремонтов, использующих в ка-
честве критерия минимум суммарных эксплуатационных затрат
или максимум пробега до КР. Под суммарными затратами пони-
маются все эксплуатационные издержки за установленную нара-
ботку. Главное условие применения моделей - возрастающий ха-
рактер интенсивности эксплуатационных затрат.
Модель а с предельным состоянием по уровню затрат. Макси-
мизируется пробег до КР (или межремонтный) при наличии ре-
сурсного ограничения на этом пробеге (т.е. ограничения на сум-
марные расходы, связанные с приобретением и эксплуатацией
объекта (автомобиля или агрегата) на этом пробеге Sn).
Имеем классическую задачу оптимизации при наличии огра-
ничений типа равенство и неравенства:
целевая функция
£л+1 -> max, (3.25)
при ограничениях
п
Sq +n-Sp + Ё _Д)‘Р/ =^п>
|=о
L, > 0, £/+1 > £,, л > 0 с £0 = 0 и 0О ~ 1.
130
Определению при известном 5П подлежат п и £р i = 0, 1,...,и.
В модели приняты следующие допущения:
стоимости 5р всех п ремонтов одинаковы;
известна зависимость эксплуатационных расходов от пробега
5Э(£);
интенсивность эксплуатационных расходов возрастающая;
после проведения предупредительных ремонтов происходит
регенерация зависимости 5Э (£) с поправочными коэффициента-
ми Р(, значения которых известны;
при КР происходит восстановление объекта в первоначаль-
ное состояние.
Модель б с предельным состоянием по наработке и одинако-
вой стоимостью ремонтов. Минимизируются суммарные эксплу-
атационные затраты на заданном пробеге до КР (или межремонт-
ном) £пр.
Имеем задачу минимизации издержек при наличии ограни-
чений:
целевая функция
50 +и-5р + Y 5э(£/+1 -£/)•₽/ -> min, (3.26)
i=0
^n+i~ ^пр> А > 0, Lj+i > £(-, и > 0 с £0 — 0 и Ро — 1.
Определению, так же как и в предыдущем варианте модели,
при тех же самых допущениях, подлежат п и £р i = 0, 1,..., п.
Модель в с предельным состоянием по наработке и разной
стоимостью ремонтов. Эта модель является обобщением преды-
дущего варианта на случай с разными видами предупредительных
ремонтов на установленной наработке. Она позволяет определять
количество и время (наработки) проведения нескольких разно-
типных, отличающихся затратами предупредительных ремонтов.
Поскольку существует некоторое конечное количество вари-
антов предупредительного ремонта объекта п с разными стоимос-
тями 5рр i = 1,2,..., п, то возникает задача выбора некоторого на-
бора к ремонтов из п для назначения стратегии с минимальными
суммарными издержками. Под стратегией здесь понимается вы-
борка из к ремонтов, выполняемых в моменты £р i = 1, ...,£. В
этом случае необходимо просчитать все возможные комбинации
ремонтов в стратегии. Оптимизация осуществляется по нижней
границе суммарных издержек:
131
\ к к I
inf 1 So + Z Sp/ + Y S3(LM -£,)•₽,-
ken [ ;=o ,=0 J
(3.27)
при ограничениях
£t+i = £np, Lj > 0, £/+1 > Lj, n > к > 0 c Lo = 0, Spo = 0 и p0 = 1.
Определению, при перечисленных ранее допущениях, подле-
жат к включаемых в стратегию ремонтов стоимостью Spi- (/ = 0,1
...к) из конечного множества возможных ремонтов п и моменты
их проведения £(, i = 0,..., к. Вид ремонта (его содержание) опре-
деляется по включенной в стратегию соответствующей стоимос-
ти Sp(- из множества {Sp(}”.
Рассмотренные выше детерминированные модели определе-
ния периодичности ТО основаны на использовании зависимости
эксплуатационных затрат от пробега, интегрирующей в себе на-
дежностные характеристики объекта. Сами затраты зависят от
количества ремонтов за пробег между ТО, определяемого случай-
ной величиной наработки до отказа. Следовательно, количество
ремонтов и затраты также случайны, т. е. имеют вероятностную
природу. Если эксплуатационные затраты разложить на составля-
ющие, выражаемые через характеристики надежности, получим
класс вероятностных моделей для определения периодичности
профилактических мероприятий.
Рассмотрим некоторые из вероятностных моделей определе-
ния оптимальной периодичности ТО по минимуму суммарных
эксплуатационных затрат.
Модель 1. Определяет периодичность ТО по интенсивности
отказов. В качестве допущения полагается, что периодичность
£т0 определяется на некоторой конечной наработке Lk (напри-
мер, на пробеге до КР) и при проведении ТО обеспечивается пол-
ное восстановление надежностных свойств объекта. При этом
суммарные затраты за наработку Lk будут равны:
5=(Сто + Ср-пр)-лц = (Сто + Ср-пр)-4/£то, (3.28)
где Сто, Ср — средние стоимости ТО и ремонта соответственно;
яр — количество ремонтов (отказов) за наработку между очеред-
ными ТО £то;
иц = Lk! £то — количество эксплуатационных циклов на пробеге Lk.
132
Количество ремонтов лр может быть определено через интен-
сивность отказов А. (£).
^то
«р = f X(L)dL = -In P(LT0).
о
Подставляя выражение для ир в (3.28), получим модель для
определения оптимальной периодичности ТО при возрастающей
интенсивности отказов:
S =
^то
Ст0 + Ср • J Х(£) 8L
О
4
>min,
(3.29)
4 > 4о > о.
Модель 2. Определяет периодичность ТО по условной плот-
ности распределения наработок до отказа. При условиях и допу-
щениях, принятых в первой модели, определим среднее количе-
ство ремонтов (отказов) за наработку £т0 как
"р =
где LmK — средняя условная наработка до отказа, определяемая
по формуле
4гк=Л]° Lfm(L)8L.
о
Условная плотность распределения(£) находится из исход-
ной по формуле
/т0(£)= /(£)
М’О
J f(L)8L.
о
/(/)
1-Л4о)
133
Под условием в данном случае понимается полное восстанов-
ление потенциальной надежности всех не отказавших к моменту
£то элементов (условная замена этих элементов на новые).
Подставив в (3.28) окончательное выражение пр, получим но-
вую модель
с ^-то '^к , £-то ’‘П ^’(^то)] v
О —--------1----"----------------г
^го
J Lf(L)dL
(3.30)
Модель 3. Определяет вероятностный спрос на ремонты с
мгновенным восстановлением. Оптимальное количество ремонт-
ных воздействий, определенное минимизацией суммарных зат-
рат на заданной наработке Lk с учетом рисков пропуска отказов и
выполнения лишних ТО, приравнивается к количеству ТО на
указанном пробеге. Эта модель в своей основе схожа с известны-
ми из теории управления запасами моделями управления при ве-
роятностном спросе. Минимизируются суммарные издержки за
пробег Lk, которые определяются затратами на плановый ремонт
5р, профилактику 5ТО и незапланированный аварийный ремонт
5Ш, рассматриваемый как штраф за пропуск отказа:
5=5р + 5ТО + 5Ш-> min.
(3.31)
Составляющие суммарных затрат (3.31) зависят от количества
ремонтно-профилактических операций за наработку Lk, опреде-
ляемого по формуле
ft Lk / ^от’
(3.32)
где £от — наработка до отказа, определяемая плотностью распределения
Д£от), £от < Lk. В силу случайности £от, величина п также будет слу-
чайной с плотностью распределения
. Lk ~ ( Lk I
/(л)=—Л-/ — •
п2 V и J
(3.33)
Используя f (п) как весовую функцию и выражая составляю-
щие суммарных затрат через соответствующие стоимости из
(3.31), получим
134
$ = Српр + J Ст0 -(лр -n)f(n)dn + J Сш -(«p -Лр)-/(л)&1 ->min,(3.34)
О л₽
где Ср — средняя стоимость предупредительного (планового) ремонта;
Сто - средняя стоимость контрольно-ремонтных операций (или убыток
от недоиспользования ресурса замененных при ТО деталей);
Сш — ущерб (штраф) от пропуска отказа или стоимость устранения ава-
рийного отказа.
Очевидно Сш > Ср. Интеграл от (3.33) в пределах [0... яр] соот-
ветствует риску выполнения лишних ТО (избыточность затрат на
ТО), а интеграл в пределах [яр ...оо] — риск пропуска аварийных
отказов (избыточность затрат на ТР по потребности).
Решая задачу (3.34), находим оптимальное количество ремон-
тов яр на пробеге Lk (обычно Lk — пробег до КР) и, далее, заменяя
необходимые ремонты обслуживаниями, при которых выполня-
ется комплекс операций по предупреждению отказов, включая
предупредительные замены деталей, получим
4о = 4/«р- (3-35)
В основу вероятностных моделей определения наработки до
предупредительного ремонта положена идея минимизации сред-
невзвешенных затрат на ремонты. В качестве весовых коэффици-
ентов для двух альтернатив - аварийного ремонта, вызванного
линейным отказом, и предупредительного (или технологического)
ремонта, — используются соответственно риск пропуска линей-
ного отказа
Rp^ f(L)8L = F(Lp) = l-P(Lp)
о
и риск перерасхода средств на предупреждение отказов
о
Яп= \ f(L)8L = P(Lp),
LP
где Д£) — плотность распределения наработок до отказа с математическим
ожиданием £отк;
£р — наработка, на которой выполняется предупредительный ремонт.
135
Подлежащие минимизации затраты определяются по фор-
муле
5 = 5р • Яр + Sn • Rn = Sp • [l-P(Lp)] + 5П • Л1р) -+ min, (3.36)
где Sp — суммарные затраты на аварийный ремонт;
5П — суммарные затраты на предупредительный ремонт.
Если составляющие затрат выразить через средние стоимости
аварийного Ср и предупредительного Сп ремонтов, то получим
5 = {Ср • [ 1-Л^р)] + Сп • ЛЕР)} • Lk / £0 min, (3.37)
где Lk/ Ltj — количество эксплуатационных (ремонтных) циклов на задан-
ной конечной наработке Lk (например, на пробеге до КР),
£0 — средняя условная наработка до отказа (при условии проведе-
ния предупредительных ремонтов на пробеге Lp).
Определение величины £0 является ключевым моментом в
расчетах по моделям типа (3.37). Содержание семи моделей и со-
ответствующие примеры расчета величины £0 приведены нами в
[72].
Количество стратегий управления ремонтом на практике воз-
растает в случае агрегирования ряда операций при текущем и
предупредительном ремонте. Агрегирование операций ремонта
проводится в ходе узлового ремонта. Узловым ремонтом называ-
ется ремонт комплектом. Модели агрегирования операций при
текущем и предупредительном ремонтах детально проанализиро-
ваны в работе [72]. Важным моментом в разработке стратегий уп-
равления обслуживанием и ремонтом подвижного состава явля-
ется определение ресурсных характеристик автомобилей и их аг-
регатов, к которым относятся пробеги до капитального ремонта и
до списания.
Автомобильный агрегат можно рассматривать как последова-
тельную систему, состоящую из п критических по надежности де-
талей, для которой случайная наработка до отказа агрегата La бу-
дет определяться минимальной из случайных наработок ДКН
(модель слабейшего звена):
£аг = min {£,}, i = 1, ..., п.
136
Агрегат является восстанавливаемой системой с параметром
потока отказов
h(L) = Е fa№’ lim т -> оо
м
и соответствующим ему параметром потока затрат на восста-
новление работоспособности
w(£)= EQ(£)A(£) = EC/limw ->оа,
/=1 /=1 (3.38)
где/0, (£) — плотность распределения наработок агрегата до /-го отказа;
С, - средняя стоимость устранения /-го отказа агрегата, / = Тлп.
Усредняя затраты на ремонт и интегрируя выражение (3.38),
получим необходимую для оптимизации ресурса агрегата веду-
щую функцию потока затрат:
(Г(£) = |НОа/=сср.ЕВД, (3.39)
о ы
где Сср - усредненная по т отказам стоимость ремонта агрегата;
Faj (L) - функция распределения наработки до /-го отказа агрегата.
Имея W (£), воспользовавшись моделью (3.26), получим за-
дачу
^аг +г’^'кр "*’£^/ —£()—>min (3.40)
/
с ограничениями
= Lk, Lj > 0, £/+1 > £(, г > 0 при £0 = 0 и k0 = 1,
где8аг, — стоимость агрегата и его капитального ремонта соответст-
венно;
kj — коэффициент повышения интенсивности затрат после /-го ре-
монта;
Lk — ресурс автомобиля до КР;
137
г — количество КР агрегата на наработке Lk\
£, — искомые наработки до КР агрегата (/ = 1,г).
В частном случае при г = 1 из (3.40) получим
•Уаг + \р + W(LP) + ki W(Lk - £р) -> min,
где £p - искомый ресурс агрегата до КР.
К ресурсным характеристикам автомобиля, как уже отмеча-
лось, относятся наработки до капитального ремонта £кр и списа-
ния £сп, связанные соотношением £сп = + £м, где £м — нара-
ботка от КР до списания, называемая иногда межремонтной. Бу-
дем рассматривать именно такую стратегию, поскольку она более
общая по сравнению со стратегией без КР автомобиля.
Сумма наработок £кр и LM определяет жизненный цикл авто-
мобиля, после завершения которого он заменяется на новый.
Если рассматривать процесс смены автомобилей на некотором
достаточно большом пробеге Lnp »Lcn, то можно говорить о пе-
риодичности замен. Очевидно, общее количество таких замен бу-
дет определяться отношением N3 = £пр / £сп = £пр / (£кр + £м) и
для оптимизации периодичности можно воспользоваться моде-
лями типа (3.23)-(3.28).
Имеем
5Д£СП) = [Са + Ср + 5Э (£сп) + 5аг(£сп)] ’ Спр / £сп -+ min, (3.41)
где Са, Ср — стоимости автомобиля и его капитального ремонта соответ-
ственно;
•^э(^сп) ~ эксплуатационные затраты, связанные с восстановлением
работоспособности автомобиля;
5аг(£сп) - затраты на агрегаты.
Поскольку при КР не обеспечивается полное восстановление
автомобиля, то справедливо будет в модели (3.41) после замены
переменной £сп = LKp + £м представить затраты в виде составля-
ющих доремонтного и послеремонтного этапов.
Положим, что эксплуатационные затраты пропорциональны
затратам на запасные части, а затраты в послеремонтный период
пропорциональны доремонтным. Тогда из (3.41) получим
138
c/r , г ч +^э1^э(Дср)+^э^р^з(Д4 )+^аг(Дср)+^а^аг(Ал )
^S\^Kp + ^м) ~ J J
где53(£кр) - затраты на запасные части;
кэ — коэффициент приведения затрат к эксплуатационным;
кр, ка — коэффициенты изменения интенсивности затрат соответ-
ственно на запасные части и агрегаты в послеремонтный пе-
риод;
£кр>0и£м>0.
Задача (3.42) сводится к системе двух уравнений путем вычис-
ления частных производных от по LKp и LM и приравниванием
их к нулю. Решая совместно данную систему уравнений, находим
наработки LKp и LM.
Важным моментом в определении £кр и £м является построе-
ние моделей затрат на ТО и ТР автомобилей, которые подробно
рассмотрены в работе [72]. В целом все модели определения на-
работок до проведения ремонтно-профилактических воздей-
ствий можно классифицировать следующим образом.
По типу применяемого критерия оптимизации:
технические;
экономические;
технико-экономические (смешанные).
По способу (алгоритму) вычисления критерия:
детерминированные;
вероятностные.
По области существования стратегий:
на ограниченном интервале наработки (времени);
без ограничения на наработку (время).
По размерности:
простые (одномерные);
двухмерные (затраты-наработка, доход-затраты, параметр-
наработка и т. п.);
многомерные (доход —затраты —наработка и т. п.)
Тип модели определяет характер информационной базы, по-
ложенный в ее основу. Если основные факторы или параметры в
модели представляют собой технические или технико-эксплуата-
ционные величины, то такая модель может быть названа техни-
139
ческой, а соответствующее критериальное уравнение, или крите-
рий, — техническим. К этому типу относятся, например, модели
определения:
периодичности ТО по допускаемому уровню вероятности бе-
зотказной работы АТС;
срока службы агрегата по параметру, характеризующему одно
из предельных состояний (в частности, для двигателей — это по-
вышенный расход масла, трудность запуска в холодное время,
прорыв картерных газов и другие);
потребности в ТО и ремонте по допустиемому уровню значе-
ний коэффициентов готовности и выпуска;
потребности в КР АТС по предельному состоянию агрегатов.
К экономическим относятся модели, в которых в качестве
критерия используется какой-либо из экономических показате-
лей. Их можно разделить на две группы: затратные используют
в качестве критерия затраты в той или иной форме, прибыльные —
прибыль или ее показатели. Поскольку затраты — одна из состав-
ляющих прибыли, последний класс следует считать более
общим.
Из затратных моделей наибольшее распространение получил
класс с критерием в виде удельных (т. е. за единицу наработки)
затрат.
Технико-экономические модели представляют собой обоб-
щение двух предыдущих классов. Причем технические компо-
ненты модели выступают в качестве ограничений, а экономиче-
ские — как критерии оптимизации. Ограничениями могут быть
требования к безотказности, безопасности (в том числе и экологи-
ческой), экономичности, возможности реновации и т. п.
Приведенная классификация моделей не является исчерпы-
вающей. Она лишь отражает основное направление в развитии
алгоритмов моделирования ремонтно-профилактических страте-
гий управления. Основные модели, представляющие рассмот-
ренную классификацию, приведены в табл. 3.5. Необходимо от-
метить объективную многовариантность в формировании ремо-
нтно-профилактических стратегий, обусловленную разнообрази-
ем моделей. Выбор модели, ее сложность, с одной стороны, опре-
деляют адекватность и точность расчетов, но, с другой стороны,
требуют объемной и остаточно точной информации. Иными сло-
вами, требования точности и адекватности (качества расчетов)
определяют потребность в информации.
140
Таблица 3.5
Основные модели определения наработок АТС до ремонтно-профилактических мероприятий
Метод расчета Критерий Модель Схема модели
1 2 3 4
По уровню безотказ- ности Вероятность безотказной работы Р(/-о) ^доп Р доп ^P(L) —► L Lo
Слабейшее звено Наработка X = min {Xj}ln ^(х)
Прибыль х=х2-х, Х2 - доход, X, - затраты
По допускае- мому значению параметра Износ, расход, затраты и т.д. а) У(/-о) - Удоп ^0 б)1-|^0)ЛгРдоп 0 Y ДОП >Y(L) ►L Lo
141
142
Продолжение
1 2 3 4
По меняю- щейся при восстановле- нии интенсив- ности затрат Суммарные затраты на ТО и ТР /-ТО ‘Н(1) L ’ <-**** / / / 0 —► L
По общим затратам на заданной наработке Суммарные затраты Sn = п Ср + +£s(Ly+1-Ly)-fcy->min 7=1 /co=1.Lo = O, л = 0,1,2,... со со ks 1-1 Lo L2 L L к
Суммирова- ние всех за- трат на АТС за жизненный цикл с усло- вием ренова- ции парка на неограни- ченной нара- ботке Затраты на АТС (или средние удельные затраты за цикл) L п S= —fj [Sa + ^~1.CKPj + 7=1 п + SC3mX/-~R/)+ п 7=1 7=1 S i k n=2 Л —► LKP
>:> Rn > Lq= о 7=1 *-мр ^-сп~^-кр+^-мр
1 2 3 4
По удельным тратам на ТО и ремонт Средняя интенсивность затрат Sto + SUL) CS(L)= T?--IF*-Z_»min . C(Z-) cs —*^**^<^ STP
— / r *- Lo
Ремонт пре- дупредитель- ной заменой (узловой) Снижение затрат О Л со I <0 со 11 со ✓pr / *-r1 l Jd i/>j i' zS у /csi) * Y 1 i±C0 —м ,~Ksv$ H lv'0 ,0 / qr • Ji 1 П p M ± ^r-, JL —G“) "S' S'
Минимум среднего риска пропуска аварийных отказов Средневзве- шенные затраты (или средние удельные затраты) s= = =— >min Lqj Lo a) Lcp=J P(L0)dL 0 Lo G)Lcp=$L-f0(L)dL, Lk »L0 0 bP<L) c '-'a CP
— i_ ^-cp ^"0
143
3.3. Методика оптимизации
номенклатуры запасных частей,
входящих в состав материальных
запасов автотранспортного предприятия
Реализация логистической функции АТП — прогнозирование,
планирование и нормирование материальных запасов - требует
решения задачи оптимизации номенклатуры запасных частей,
входящих в состав материальных запасов предприятия.
Под номенклатурой запасных частей понимается перечень
наименований элементов автомобиля, составленный в опреде-
ленной последовательности в соответствии с технической доку-
ментацией предприятий-изготовителей.
Номенклатурные тетради, по которым осуществляется заказ
запасных частей АТП, содержат 700—800 наименований по каж-
дой модели автомобиля.
Реальную картину количественного изменения номенклату-
ры запасных частей, в отличие от номенклатурных тетрадей,
представляют результаты наблюдений за группами автомобилей
в эксплуатации. В табл. 3.6 и 3.7 приведены данные об измене-
Таблица 3.6
Изменение номенклатуры ремонтных воздействий
и запасных частей в зависимости от пробега автобуса Икарус-260
Показатели Интервал пробега, тыс.км
0-50 50-100 100-150 150-200
Номенклатура ремонт- ных воздействий, ед. 97 202 288 368
% 100 216 297 379
Номенклатура запасных частей, шт. 77 142 185 196
% 60 125 175 200
Всего случаев расхода запасных частей на 1 ав- 168 474 686 1058
тобус, руб. 100 282 408 630
% Затраты запасных частей на случай ТР, руб. 3,0 6,0 6,1 8,5
% 100 200 203 284
144
нии номенклатуры запасных частей в зависимости от пробега
автомобилей. Из табл. 3.6 и 3.7 видно, что по мере увеличения
пробега автомобилей с начала эксплуатации номенклатура за-
пасных частей возрастает в несколько раз. В то же время и фак-
тическая номенклатура запасных частей отличается от номенк-
латуры, приводимой в номенклатурных тетрадях, также в нес-
колько раз.
Анализ работ [148, 163] показал, что вопросы определения
номенклатуры запасных частей (34) требуют, на наш взгляд, про-
ведения дополнительных исследований, в частности, в таких
направлениях, как установление взаимосвязи между различными
методиками.
Таблица 3.7
Изменение номенклатуры и затрат
на запасные части автомобиля-такси
Показатель Пробег, тыс.км
0-50 50-100 100— 150 150- 200 200— 250 250— 300 300— 350
Номенклатура запасных час- тей, шт. 31 72 83 112 137 150
(45) (70) (92) (120) (148) (176) (-)
% 100 232 268 361 442 — 484
Затраты на за- пасные части на 1000 км, руб. 0,11 0,54 0,92 1,53 4,21 5,6 6,32
% 100 490 836 (14 раз) (38 раз) (51 раз) (58 раз)
Средний расход запасных час- тей на автомо- биль, шт. 14 21 37 33 45 45 45
% 100 152 274 242 337 337 337
Из сопоставления данных табл. 3.8 и исследований ряда ав-
торов следует, что количество наименований деталей в номенк-
латурных тетрадях совпадает с количеством, найденным по
методу АВС.
145
Таблица 3.8
Характеристика групп метода АВС
Группа Доля от общей номенклатуры 34, % Доля от общей стоимости номенклатуры 34, % Количество наимено- ваний деталей Доля удовлетворе- ния заказов потребителей, %
А 10 75 100-150 85
В 15 20 ♦♦♦ 10
С 75 < 10 600-700 5
*** Нет данных, но если ориентироваться на группы А и С, то количе- ство наименований группы В около 200.
В то же время результаты исследований эксплуатационной
надежности автомобилей показывают, что имеется ограниченное
число деталей, которые чаще других выходят из строя и тем са-
мым определяют трудовые и материальные затраты на поддержа-
ние автомобилей в работоспособном состоянии. Такие детали по-
лучили название деталей, лимитирующих надежность (ДЛН)
(табл. 3.9).
Таблица 3.9
Детали, лимитирующие надежность автомобилей
на пробеге до капитального ремонта
Марка, модель Количество ДЛН Общее число деталей по каталогу Стоимость ДЛН в % от стоимости замененных деталей
наимено- ваний штук
УАЗ 86 394 5800 88
ГАЗ-53 234 673 4500 98,4
ЗИЛ-130 259 800 5100 94,5
ЗИЛ-ММЗ-555 209 485 4140 93,3
МАЗ-504 280 617 4640 98,5
МАЗ-503 252 598 5020 92,5
146
Например, при определении номенклатуры и объемов запас-
ных частей для хранения на складах согласно известному методу
АВС вся номенклатура деталей конкретного автомобиля (с точки
зрения спроса) делится на группы: А — детали высокого спроса,
В - среднего и С — редкого спроса (табл. 3.8).
Анализ табл. 3.8 и 3.9 показывает, что между номенклатурами
ДЛН, определенными разными методами по данным эксплуата-
ции, и методом АВС, применяемым для управления поставками
и складскими запасами, наблюдается определенная связь. Оче-
видно, единый стоимостной критерий позволяет определять но-
менклатуру деталей группы А и дает их верхнюю стоимостную
оценку; комплексный критерий ограничивает общую номенкла-
туру деталей групп А и В и дает также их стоимостную оценку.
Очевидно, что все остальные детали должны войти в группу С.
Таким образом, результаты сравнительного анализа различ-
ных методик позволяют объединить их в одну комплексную сис-
тему и устранить противоречия, встречающиеся в работах. Поми-
мо этого, на наш взгляд, появляется возможность корректной
увязки различных источников информации, их аналитического
описания и последующей алгоритмизации с целью автоматиза-
ции процедуры определения номенклатуры 34 для новых (мо-
дернизируемых) моделей автомобилей и более оперативной раз-
работки соответствующих документов.
В данном разделе мы предлагаем единую графоаналитичес-
кую методику, позволяющую унифицировать различные подхо-
ды. Ее можно использовать для разработки алгоритмов и прог-
рамм.
На первом этапе расчетов вводится единый стоимостной по-
казатель, отражающий все виды затрат, связанных с z-й запасной
частью. Данный показатель рассчитывается для каждой детали по
формуле
С,-=А<.(СэЧ/ + Ста. + Сп,.), (3.43)
raeMj — количество /-х деталей, израсходованных за определенный интер-
вал времени (или пробег автомобиля), шт.
С3,„ — оптовая стоимость /'-й детали;
Стэ,- — стоимость трудозатрат на устранение отказа /-й детали;
Сп, — потери прибыли предприятия, связанные с простоем автомобиля в
ремонте, в частности, из-за отсутствия /-й запасной части.
147
Полученные значения С,- ранжируются, располагаются в убы-
вающей последовательности
Сц — СЬ — ••• - G ••• -
(3.44)
и проводится присвоение новых индексов: а = 1, b = 2, ...,
т = N, где N — общее количество наименований деталей (номе-
нклатура), т. е.
С] > С2 > ... > С(... > CN.
(3.45)
Для удобства расчетов вводятся относительные величины
рассматриваемых стоимостных показателей (в процентах), тем
самым проводится нормирование показателей.
9.=_Я_.юо%.
EG
/=1
(3.46)
Величины q, суммируются нарастающим итогом qz = Zqj и в
зависимости от последующего способа определения номенкла-
турных групп представляются в виде графика (графический ме-
тод) или в случае применения аналитического способа в таблич-
ной форме в виде пар значений (q%; z) для подбора аналитиче-
ской зависимости
fe=/(0,
(3.47)
где I — номер детали, / = 1,N.
При графическом способе (рис. 3.5) на оси ординат наносятся
значения qzi, — на оси абсцисс — индексы 1, 2, ..., i, ..., N, соот-
ветствующие присвоенным номерам позиций номенклатуры за-
пасных частей. Точки с координатами (qZj; i) на графике соединя-
ются плавной кривой OO’D, которая в общем случае является
выпуклой. Затем проводится касательная LM к кумулятивной
кривой OO’D, параллельно прямой OD. Прямая OD соответствует
равномерному распределению затрат по всей номенклатуре, т. е.
характеризует долю «определенной» детали в общем показателе
q к = 100/W.
(3.48)
148
3
1 — накопленные затраты на 34 по всей номенклатуре деталей;
2 - касательная L — Мк кривой номенклатурных затрат (OCD —группа А);
3 — касательная L' — М к кривой ((70" О (группы А+В)
Рис. 3.5. Определение номенклатурных групп АВС
(усовершенствованная методика)
Абсцисса точки касания О’, округленная до ближайшего це-
лого значения, отделяет от всей номенклатуры деталей первую
группу Na (группа А), в которую входят детали с показателями
- Я и- Соответственно ордината точки О' — qz указывает долю
группы деталей в общем показателе qz..
Продолжим деление на группы оставшейся номенклатуры
деталей, воспользовавшись вышеописанным приемом. Соеди-
ним точку О’ с точкой D и проведем касательную к кривой 0’0”D,
параллельную прямой O’D.
149
Абсцисса точки касания О’’ делит оставшуюся номенклатуру
деталей также на две группы (В и Q.
Доля оставшейся «усредненной» детали составит
100л
где Na -число деталей (номенклатура) группы А.
Таким образом, в группу В попадают детали с показателем qlb,
подчиняющимся неравенству
Я ту - Ят,ь < Я in- (3.50)
Следует указать, что если кривая OO’O”D не выпуклая, то не-
возможно выделить ни одну из групп деталей; если кривая О’О”D
не выпуклая, то невозможно выделить группы В и С.
Рассмотренная методика может быть реализована на ЭВМ,
при этом для ранжирования запасных частей следует воспользо-
ваться стандартной подпрограммой; для нормирования (и пост-
роения кумулятивной зависимости) разработать соответствую-
щую подпрограмму; для определения границ групп воспользо-
ваться соотношениями (3.48), (3.49).
При аналитическом способе последовательность расчета сле-
дующая.
Для удобства расчетов число деталей Nцелесообразно норми-
ровать в интервале 0 ч-1 и ввести аргумент х.
Задается вид функциональной зависимости у = f(x, ар), где
ар - коэффициенты.
Коэффициенты ар определяются с использованием метода
наименьших квадратов (МНК), подробно рассмотренного в ли-
тературе.
Для нелинейных зависимостей типа у = ^аох + а{х2, У = «oxa и
других выполняются необходимые преобразования для приведе-
ния к «нормальному» виду, т.е. к виду, позволяющему получить
систему нормальных уравнений.
При определении коэффициентов ар необходимо соблюдать
начальные условия: первое, при х = 0, у = 0; второе, при х = 1,
у = 1. Это позволит сократить число уравнений для определения
коэффициентов ар.
150
Для определения координат точки О' воспользуемся теоре-
мой Лангранжа, согласно которой
хЬ~ха (3.51)
где/'(х) — производная функция Дх) в точке касания;
— значения функции Дх) в начальной и конечной точках.
Решив уравнение (3.51) относительно хА, тем самым опреде-
лим абсциссу и далее переходим к номенклатуре по формуле
NA = xA-N, (3.52)
которая делит номенклатуру на две группы.
Вводим новую систему координат, принимая за начало отчета
абсциссу хА и ординату у(хл). В некоторых случаях для унифика-
ции расчета шкалы по осям могут быть вновь отнормированы.
Таким образом, основное уравнение (3.51) записывается в виде
Лх)./<»-№л> (353
Рассмотрим примеры расчета с использованием предложен-
ной методики. В табл. 3.10 приведены исходные данные для рас-
чета.
Таблица 3.10
Исходные данные
Величина аргу- мента Xj 0,1 0,2 о,з 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
Ч-Li 0,5 0,7 0,8 0,85 0,9 0,914 0,917 0,98 0,99
Выберем аппроксимирующую функцию в виде
у = ^а0х + а}х2. (3.54)
Используя метод наименьших квадратов, выполнив предва-
рительно соответствующие преобразования, находим параметры
151
а0 и а{; а0 = 2,21; а{ = —1,21. Результаты теоретических значений
приведены в табл. 3.11.
Таблица 3.11
Результаты расчета теоретических значений
Величина аргу- ментах. 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
to 0,457 0,627 0,744 0,831 0,896 0,944 0,977 0,996 1
Для расчета абсциссы точки касания воспользуемся уравне-
нием (3.53). Поскольку
ч ( I 2'l а0 + ^а\х
f (х) = I Va0X +О1Х I = —
' ' 2-^а0х+а[Х2
(3.55)
и, учитывая, что в общем виде
/(xw)-/(x^) с
хк~хт
(3.56)
получим
~2
ац +2aix = 2-C-y[aQX+aix .
(3.57)
В результате преобразования находим:
х = _«0_
2о1
1±С-
। 1
C2-ai
(3.58)
При а0 = 2,21; О] = —2,21 и С = 1 по формуле (3.58) получим
ХА - 0,3 и, соответственно,
q А = 7о,3-2,21-О,32-1,21 = 0,744.
Полученные значения указывают координаты точки О’ —
границы группы А (рис. 3.6). Домножив ХА на количество (номе-
152
нклатуру) деталей данного узла N, получим количественную
оценку числа наименований деталей группы А. Определим ко-
ординаты точки О” при подстановке ХА, qA в формулу (3.56),
находим
С = 1^ = 0,366.
1-0,3
Затем по формуле (3.58) получим ХА+В = 0,61 и qA+B = 0,95.
Таким образом, на примере четко прослеживается методика
аналитического расчета. К недостаткам, связанным с использова-
нием зависимости (3.54), следует отнести то, что при использова-
нии только начального условия х = у = 1 и одного из нормальных
уравнений функция может достигнуть максимума в интервале 0— 1.
Отнормированные позиции номенклатуры 34:
—•— исходные данные;
—А— аппроксимирующая зависимость q=N2, 21х -1,21х2
Рис. 3.6. Пример определения групп А, В, С
(аналитическая методика)
153
3.4. Методы и модели системы
материально-технического снабжения
автотранспртных предприятий
Эффективность и надежность функционирования автомобиль-
ного 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) агре-
гаты; 5) шины; 6) прочие материальные ресурсы.
Расход таких материальных ресурсов, как топливо, смазоч-
ные и эксплуатационные материалы, шины и прочие материалы,
практически функционально зависит от общего пробега автомо-
биля. Величина общего пробега также влияет на расход запасных
частей и агрегатов, однако долговечность последних определяет
надежность автомобиля, а значит, и величину этого пробега. По-
этому 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 запас-
ных частях, агрегатах, является величина потока отказов деталей,
агрегатов и автомобиля в целом [16].
Рассмотрим методический подход, позволяющий объединить
методы оценки надежности автомобиля и методы прогнозирова-
ния 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, ко-
торые определяются ресурсами деталей до отказа.
Интенсивность эксплуатации автомобилей характеризуется
их пробегом в течение планируемого периода.
Возрастная структура парка определяется пробегом автомо-
билей с начала эксплуатации.
154
Формула расчета потребности в/-й запасной части для авто-
мобилей данной марки, учитывающая вышеперечисленные фак-
торы, имеет вид
hh
(3.59)
д=1
где ПД£ад), — значения ведущей функции потока отказов/-й детали
автомобиля jj-ro возраста1 на начало и конец плано-
вого периода соответственно;
Zq^-, Ljj — пробег автомобиля jj-ro возраста с начала его эксплу-
атации на начало и конец планового периода соотве-
тственно, тыс.км;
Ау — количество автомобилей jj-ro возраста, шт.;
г — число одноименных деталей на автомобиле, шт.
Такие компоненты формулы (3.59), как ведущая функция по-
тока 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 предпри-
ятий, на наш взгляд, должны определяться с использованием
единой информационной базы, включающей данные о надеж-
ности деталей, узлов и агрегатов автомобиля.
Нахождение ведущей функции потока отказов деталей и го-
дового пробега автомобиля на единой информационной базе воз-
можно, если последний показатель вычислять на основе модели-
рования вероятности безотказной работы (коэффициента выпус-
ка) подвижного состава с учетом надежности агрегатов, узлов, де-
талей автомобиля. При данном подходе общая схема определе-
ния потребности АТП в /-й запасной части будет иметь вид,
представленный на рис. 3.7. В соответствии с данной схемой
прогноз потребности в запасных частях основывается на вычис-
лении характеристик процесса восстановления деталей, агрега-
тов и автомобиля, моделировании коэффициента выпуска и
прогнозировании пробега на плановый период по возрастным
группам автомобилей. Аналогично определяется потребность в
автомобильных агрегатах. Данная методика прогнозирования
приводится в работе [16].
1 Под возрастом автомобилей здесь понимается отнесение их к одной из
возрастных групп по пробегу с начала эксплуатации.
155
Ajj - число автомобилей jj-Vi возрастной группы;
£q// ~ средний пробег с начала эксплуатации автомобилей jj-A возрастной
группы
Рис. 3.7. Схема прогнозирования потребности в запасных частях
Использование вышеизложенной методики прогнозирова-
ния для малых предприятий, имеющих небольшие партии одно-
марочных автомобилей, затруднительно из-за малых объемов ин-
формации. Прогнозирование потребного количества запасных
частей на уровне малых предприятий может быть выполнено так-
же с использованием метода статистического моделирования
(метода Монте-Карло). Проведенные нами исследования пока-
зали, что последовательность расчетов может быть представлена
в виде блок-схемы (рис. 3.8). В блоке 1 осуществляется выбор
156
5 Информационная
— база о ресурсных
характеристиках
деталей, агрегатов,
автомобиля
1 Число автомобилей /= 1 N
2 Моде-
— пиро-
вание
пробега Ljj
g Модели-
—рование
потоков отка-
зов m-й дета-
ли на пробеге
до списания
автомобиля
7 Прогноз
— потреб-
ного количес-
тва запасных
частей, при
данных N,
Ljj и Д Ljj
4 Моде-
------ лиро-
4 вание годо-
вого пробе-
га Д Ljj
2 Коррек-
тировка
с учетом
взаимосвязи
Ци ДЦ-
10
Рекомендации по расчету
запасных частей
для различных АТП
Рис. 3.8. Блок-схема моделирования потребного
количества запасных частей
157
числа автомобилей i = 1, N, для которых проводится расчет.
Особенность предлагаемой процедуры моделирования потреб-
ности в запасных частях в том, что она позволяет определить, при
каком количестве автомобилей будет наблюдаться устойчивый
переход к асимптотическим зависимостям, что позволит прово-
дить расчеты с использованием соответствующих формул, т.е. без
моделирования.
Поток отказов деталей существенно изменяется в зависимос-
ти от пробега с начала эксплуатации, особенно на пробеге, соот-
ветствующем первым трем заменам. В блоке 2 предусматривается
моделирование пробегов автомобилей на начало расчетного пе-
риода с учетом числа лет эксплуатации
Данные обследований АТП показывают, что здесь может быть
довольно большое разнообразие в распределениях начальных
пробегов, но при этом можно выделить два особых случая: пер-
вый, когда наблюдается одинаковое число автомобилей всех воз-
растов (равномерное распределение); и второй, когда вся группа
автомобилей одного года выпуска. Соответственно аналогичная
картина складывается и по пробегам; или равномерное распреде-
ление, или пробеги сосредоточены в довольно узком интервале.
Во всех остальных случаях начальные пробеги должны быть смо-
делированы с учетом зависимости средних годовых пробегов от
срока службы Zr = f(Tcy пробегов, накопленных с начала эксплу-
атации, LH - а также соответствующих зависимостей для
средних квадратических отклонений or он = f(Tc) и за-
данных (выбранных) законов распределения.
В блоке 4 моделируются годовые пробеги Д£(у — /-го автомо-
биля для у'-го года эксплуатации. В силу того что между Ly и Д£,у
наблюдается довольно устойчивая связь, в блоке 3 предусмотрен
учет корреляции между указанными пробегами.
В блоке 6 моделируется поток отказов детали в соответствии
с методикой, разработанной в [16]. Исходными данными для мо-
делирования потока являются средние значения и среднеквадра-
тические отклонения ресурсов деталей до первого и последую-
щих отказов, средние значения и среднеквадратические откло-
нения ресурсов до капитального ремонта агрегата, автомобиля и
другие данные. Для формирования базы исходных данных (блок
5) используются фактические данные АТП, нормативные дан-
ные, скорректированные с учетом условий эксплуатации авто-
мобилей.
158
В блоке 7 проводится расчет потребного количества запасных
частей на основе смоделированных потоков отказов для N авто-
мобилей, при этом для каждого /-го автомобиля известны началь-
ный пробег на начало планируемого года (квартала) Ly и соотве-
тственно планируемый или прогнозируемый годовой (кварталь-
ный) пробег ДДу (рис. 3.9).
Номер
автомобиля,
/
пот
1
0
О 50 100
----•----- отказы деталей
>
150 200 L,
ты с. км
годовой пробег
Рис. 3.9. Результаты моделирования потоков отказов деталей
и годовых пробегов автомобилей
Суммирование числа отказов (замен) деталей л, по всем У ав-
томобилям позволяет определить необходимое количество запас-
ных частей.
Для учета влияния возможной вариации основных факторов
(Ly, \Ly, Nut. д.) на это количество предусмотрено формирова-
ние серий испытаний (блок 8).
159
Для малых выборок (малых предприятий) важно проведение
оценки стабильности результатов моделирования с использова-
нием статистических методов (блок 9). Под стабильностью ре-
зультатов понимается следующее: если при заданных параметрах
распределений наработок деталей (т. е. потоков отказов) и опре-
деленных ограничениях на начальные и годовые пробеги измене-
ние числа реализаций (в нашем случае числа автомобилей) начи-
ная 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 Л/выборок (серий) одинаково-
го объема для оценки однородности дисперсий используется
критерий Кочрена [117]
? М 7
G ~ CTmax / X >
/=1
(3.60)
где а„ах — максимальная величина дисперсии;
а,2 — дисперсия <-й серии испытаний.
Считается, что дисперсии однородны, т. е. расхождения меж-
ду ними незначительны, если выполняется неравенство
G < Gn6n (“>
(3.61)
где (?та6л (а, к,М) — табличное значение критерия для а-го уровня надеж-
ности (значимости), числа степеней свободы к и числа
выборок (серий) М [142].
Если объем выборки для расчета дисперсий равен п, то число
степеней свободы равно к = п— 1. Уровень значимости а задает-
ся или выбирается по аналогичным расчетам. Если условие не-
противоречивости (3.61) не выполнено, т. е. расхождение между
дисперсиями значительно, что согласно блок-схеме рис. 3.6, не-
обходимо произвести изменения N, Ly и AZ(y и повторить моде-
лирование.
160
В частном случае при сравнении двух дисперсий можно вос-
пользоваться /"-распределением. Критерий F определяется по
формуле
2
F=—cti>CT2> (3.62)
ст2
где ст| — несмещенные оценки дисперсий.
Расчет несмещенной дисперсии производится по формуле
ст2=---гЁ(^-х)2,
где х — среднее значение выборки;
п — объем выборки.
Рассчитанное значение Fp сравнивается с теоретическим
Fa, к},к2
Fp<Fa,kl,k2, (3.63)
где а - уровень значимости;
fcj - число степеней свободы для максимальной дисперсии, к{ = - 1;
к2 — число степеней свободы для минимальной дисперсии, к2 = п2 — 1;
Л], п2 — объемы выборок.
Если неравенство (3.63) выполняется, то можно утверждать,
что расхождение между значениями of и ст2 случайное.
На втором этапе проводится сравнение средних значений,
при условии, что расхождение между дисперсиями S] - случай-
ное. Для оценки однородности средних значений следует вос-
пользоваться величиной критерия Стьюдента, вычисляемого по
формуле
ymJn-(N-2)
........ -.--, (3.64)
yjN-п-п-у2т
где п — объем одной выборки;
N — общий объем наблюдений.
161
Величина ут определяется по формуле
ут= —
(3.65)
где х с — среднее значение и среднеквадратическое отклонение по всей вы-
борке;
хт — среднее значение для /n-й группы.
Величина t распределена по закону Стьюдента с к = и — 2 сте-
пенями свободы. Воспользовавшись специальной таблицей с по-
мощью t и числа степеней свободы к определим вероятность Рт
случайного отклонения средней величины хт и сопоставим ее с
выбранным уровнем значимости. Если Рт > (1—а), то средние
значения отличаются друг от друга несущественно: исследуемое
отклонение является случайным.
В частном случае при наличии двух выборок расчет произво-
дится по формуле
1^~^1 /”1 '”2 ("1 +«2 (3 66)
^«1 -CTj2 + «2 'ст2 ’ «1 + «2
где х j; х 2 — средние значения;
Gj; ог2 — среднеквадратические отклонения;
пt; п2 — объемы первой и второй выборок.
Помимо рассмотренных этапов оценки стабильности результа-
тов моделирования для решения поставленной задачи можно вос-
пользоваться методом однофакторного дисперсионного анализа.
Таким образом, общую процедуру оценки стабильности ре-
зультатов моделирования удобно представить в виде блок-схемы
рис. 3.10.
В блоке 10 рис. 3.10 проводится обобщение результатов с
целью выработки рекомендаций по использованию предложен-
ной методики для расчета потребности в запасных частях для раз-
личных АТП.
Выполним контрольный пример расчета потребного количе-
ства запасных частей, базирующийся на разработанной методи-
ке. Допустим, что число автомобилей — объем выборки — соста-
вил 10 и проведем расчеты для нескольких серий по 10 автомоби-
лей в каждой выборке.
162
Рис. 3.10. Блок-схема оценки стабильности результатов
моделирования
Для определения пробегов автомобилей с начала эксплуата-
ции Ly и прогнозируемых годовых пробегов воспользуемся
данными наблюдений за автомобилями в одном из АТП
(табл. 3.12).
Для распределения автомобилей по годам эксплуатации в
каждой выборке воспользуемся равномерно распределенными
числами и условно примем следующие граничные условия
(табл. 3.13).
163
Таблица 3.12
Динамика изменения пробега с начала эксплуатации
и годового пробега в зависимости от срока службы автомобиля, тыс. км
Год эксплуатации Пробег с начала эксплуатации Годовой пробег
Ьн Lr СТ
1-й — — 60 2
2-й 60 2 56 2
3-й 116 3 55 3
4-й 171 4 54 3
5-й 225 4 51 4
Таблица 3.13
Граничные значения величины по годам эксплуатации
Показатель Год эксплуатации
1-й 2-й 3-й 4-й 5-й
Значения величины 0-0,19 0,20— 0,39 0,40— 0,59 0,60- 0,79 0,80— 0,99
По таблицам равномерно распределенных чисел в интервале
О 4- 1 выбираем 10 случайных чисел: 0,87; 0,11; 0,38; 0,47; 0,54;
0,75; 0,59; 0,37; 0,32; 0,44. Для первого автомобиля выборки вели-
чине числа = 0,87 соответствует пятый год эксплуатации, для
второго £,2 ~ - первый год эксплуатации, для третьего
£з = 0,38 — второй год эксплуатации и т. д. Поступая аналогичным
образом, получим распределение автомобилей в каждой из четы-
рех выборок, а затем объединим их в две выборки по 20 автомо-
билей в каждой и, наконец, образуем общую выборку объемом
40 шт. (табл. 3.14).
На следующем этапе, используя метод Монте-Карло, модели-
руются значения начальных и годовых пробегов для всех 40 авто-
мобилей. Результаты моделирования пробегов для 10 автомоби-
лей второй группы приведены в табл. 3.15. Смоделируем потоки
отказов детали. Выберем один из возможных вариантов: ресурс
детали до первого отказа подчиняется нормальному закону расп-
ределения с параметрами: среднее значение L\ = 120 тыс. км,
164
среднеквадратическое отклонение = 30 тыс. км; распределение
ресурса между отказами подчиняется закону Вейбулла с парамет-
рами: L = 50; т = 2, т.е. £12 = 44,3 тыс. км, о12 = 23,1 тыс. км.
Таблица 3.14
Результаты моделирования распределения
автомобилей по срокам службы
Год эксплуатации Номер выборки
^= 10 ^=20 JV = 40
1 2 3 4 5 6 7
1-й 1 1 — — 2 2
2-й 3 2 1 3 5 4 9
3-й 4 3 3 3 7 6 13
4-й 1 1 3 4 2 7 9
5-й 1 3 3 — 4 3 7
Примечание. Выборка 5 —объединение выборок 1 и 2; выборка
6 — объединение выборок 3 и 4; выборка 7 —объединение выборок с 1 по 4.
Таблица 3.15
Результаты моделирования пробегов 10 автомобилей второй группы
Год эксплу- атации Число автомоби- лей, шт. Результаты моделирования пробега, тыс. км
на начало года, годовой на конец года £к/
1-й 1 0 58 58
2-й 2 62 57 119
59 58 117
119 52 171
3-й 3 122 56 178
116 56 172
4-й 1 172 55 227
231 49 280
5-й 3 228 52 280
226 51 277
165
Моделирование потоков отказов детали проведено по упро-
щенной схеме [16] для каждого автомобиля. Пример совмещения
результатов моделирования пробегов и потока отказов детали для
первой группы автомобилей приведен на рис. 3.11.
тыс.км
Рис. 3.11. Результаты моделирования потоков отказов детали
и годовых пробегов автомобилей первой группы
Из рис. 3.8 видно, что у первых трех автомобилей не наблюда-
ется отказов данной детали, у четвертого в течение года должны
быть заменены две детали, у пятого также две и т. д. Результаты
моделирования по четырем выборкам при N = 10 приведены в
166
табл. 3.16. В ней обобщены данные по 5-й и 6-й выборкам, а так-
же результаты для дополнительных выборок 8, 9, 10 и 11.
Таблица 3.16
Формирование серий испытания для
оценки однородности выборок
Число автомо- билей в выборке Номер выборки Номер испытания (потока отказов) Среднее значение Средне- квадра- тическое откло- нение
1 2 3 4
1 10 12 10 7 9,75 2,06
10 2 10 6 10 9 9,75 2,22
3 12 12 12 11 11,75 0,5
4 15 12 13 14 13,5 2,24
5(1+2) 20 18 20 16 18,5 1,92
6(3+4) 27 24 25 25 25,25 1,26
20 8(1+3) 22 24 22 22 21,5 2,08
9 (2+4) 25 18 25 25 22,75 3,3
10(1+4) 25 24 23 23 23,25 1,71
11(2+3) 22 18 22 22 20,5 1,92
На рис. 3.12 приведены потоки отказов для четырех групп ав-
томобилей при 7V= 10. Число отказов по интервалам пробега ко-
леблется в значительных пределах. Так, для четвертой группы в
интервале 200—220 тыс. км отказов не наблюдается, а в следую-
щем интервале 220—240 тыс. км число отказов равно 9. Следует от-
метить, что увеличение пробега не приводит к стабилизации пото-
ка в интервале 100—120 тыс. км, разброс между группами состав-
ляет А = 6-1 = 5, в интервале 260—280 тыс. км А = 6—2 = 4 тыс. км.
Суммарные (накопленные) потоки отказов по интервалам
пробега для различных групп автомобилей (рис. 3.13) служат ос-
новой для расчета ведущей функции потока отказов Q(£). Нес-
мотря на то что Q(£) является суммирующей (интегральной),
«сгладить» потоки отказов не удается и наблюдается их колеба-
тельный характер. При объемах выборок #=10 максимально рас-
хождение между накопленными потоками составило Атах = 11
отказов при £ = 210 тыс. км. С увеличением объема выборок ко-
лебательный характер ведущей функции уменьшается. На рис.
167
3.14 приведены суммарные потоки отказов при W = 10, N= 20 и
N= 40, при этом они все больше приближаются к асимптотичес-
кой зависимости, что также подтверждается расчетами статисти-
ческих критериев Кочрена и Стьюдента.
Рис. 3.12. Количество отказов, сгруппированных по
интервалам пробега; 1-4 - номера групп автомобилей
На основе наших исследований, обобщения существующих
методик и практического опыта разработана принципиальная
блок-схема расчета номенклатуры и потребного количества за-
пасных частей и агрегатов к автомобилям (рис. 3.15).
168
1-4 - номера групп автомобилей;
5 - асимптотическая зависимость
Рис. 3.13. Суммарное (накопленное) количество отказов
В блоках I и II формируется справочно-информационная ба-
за для проведения расчетов, которая включает три различных ис-
точника: ретроспективную информацию о ранее выпускавшихся
автомобилях, результаты различного рода испытаний деталей,
позволяющие определить параметры их ресурса, данные об
эксплуатации подконтрольных групп автомобилей.
В блок II включен комплекс взаимосвязанных расчетных ме-
тодик определения потребного количества запасных частей, обо-
ротного фонда агрегатов и узлов и производственных запасов за-
пасных частей на базе моделирования надежности автомобилей и
их годовых пробегов.
В блоке III оптимизируется номенклатура запасных частей,
агрегатов и узлов, входящих в состав производственных запасов
АТП.
В блоке IV проводится совместная обработка результатов, по-
лученных в блоках II и III, а также результатов моделирования
периодичности технических обслуживаний, стратегий ремонта,
169
стратегий развития системы ТО и ремонта [71]. В этом же блоке
учитываются и возможные изменения в условиях эксплуатации
подвижного состава. Данная схема расчетов позволяет увязать
процессы моделирования материальных ресурсов (запасных час-
тей, агрегатов) и оценки показателей производства (коэффици-
ента выпуска, годовых пробегов и провозных возможностей АТП
и т. д.).
1-1 - N= 10; 2-2 - № 20; 3 - N= 40;
4 — асимптотическая зависимость;
5 — параболическая зависимость на начальном участке
Рис. 3.14. Граничные области для выборок различного объема
На базе предполагаемых значений годовых пробегов, объемов
трансиортной работы автомобилей и норм расхода материальных
ресурсов прогнозируют общую величину потребляемых матери-
альных потоков (топливо, шины и др.) АТП.
170
1.1 Ретроспе кти вная информация
1.2 Проектирование, испыта- ние и т.д. новой техники
1.3 Эксплуатация подвижного состава
II
2.1 Формирование информационно-справочной базы данных
2.2 Расчет потребного коли- чества запасных частей
2.3 Оценка оборотного фонда агрегатов и узлов
2.4 Определение производст- венных запасов запчастей
IV
4.1 Совместная обработка (комбинированные методы)
5
III
3.1 Номенклатура запасных частей (группа А)
4.2
Корректировка
3.2 Номенклатура агрегатов, узлов (группы А, В)
4 31 Система ТО
——I и ремонта
г
44I Стратегия
—J развития
4.5 Условия эксплуатации
3.3 Номенклатура запасных частей (группа С)
171
Рис. 3.15. Блок-схема расчетов потребного количества
и формирования номенклатуры запасных частей, агрегатов и узлов подвижного состава
Нормы расхода топлива установлены в литрах на 100 км про-
бега (л). Дополнительно для грузовых бортовых автомобилей и
автомобильных поездов, выполняющих работу, учитываемую в
тонно-километрах, установлены дополнительные нормы на каж-
дые 100 ткм транспортной работы (л^) в размере 2 л для карбю-
раторных и 1,3 л для дизельных автомобилей. Для грузовых авто-
мобилей-самосвалов кроме линейных норм на пробег установле-
на норма дополнительного расхода топлива на каждую ездку с
грузом (ле) в размере 0,25 л.
Прогнозируемый объем потребления топлива (Рт) определя-
ется по следующим формулам:
для бортовых автомобилей —
рб _ я'Д)бщ птр
т “ 100 100 ’
(3.67)
где £о6щ — прогнозируемое значение общего пробега, км;
Р - прогнозируемое значение грузооборота, ткм;
для автомобилей-самосвалов —
,е _ я'4рбщ
г ~ 100
+ле • Zq ,
(3.68)
где Zc — прогноз числа ездок;
для автобусов, автомобилей-такси, легковых автомобилей и
автомобилей, работающих повременно, —
Р^лД^/100. (3.69)
Прогнозируемая потребность в топливе рассчитывается для
каждой модели подвижного состава. Она может быть определена
укрупненно путем прогнозирования фактического удельного
расхода топлива на единицу транспортной работы. Прогноз
удельного расхода топлива проводится с использованием комп-
лекса трендовых моделей [17]. Прогнозируемое значение общей
потребности в топливе АТП будет равно:
Рт = луд(7)Р, (3.70)
где луд( 7) — прогнозируемое значение удельного расхода топлива на прог-
нозный период Т.
172
Рис. 3.16. Общая схема прогнозирования потребляемых
материальных потоков автотранспортного предприятия
Прогноз потребности в смазочных и других материалах вы-
полняется исходя из прогнозного значения общей потребности в
топливе и норм расхода этих материалов на 100 л топлива.
173
Прогноз потребного количества автомобильных шин опреде-
ляется следующим образом:
р _ А>бщ-«ш (3.71)
гш “ , >
где пш — число шин на одном автомобилей без запасного;
£н — норма пробега для данного размера шин, тыс. км.
При наличии в АТП статистических данных о ресурсах до
списания новых и восстановленных шин прогнозирование пот-
ребности в шинах должно выполняться с использованием метода
статистического моделирования. В этом случае определяются за-
коны распределения ресурсов до списания шины новой и восста-
новленной, моделируется величина функции восстановления
шины. Прогнозируемое значение потребности в шинах опреде-
ляется по формуле
Рш = [П(£к)-П(£0)]лшЛс, (3.72)
где Q(£o); О(£к) - значения функции восстановления шины данного раз-
мера на начало и конец планируемого периода;
Ас — списочное количество автомобилей данной модели, шт.;
(£к — £0) — годовой пробег автомобиля данной модели, тыс. км.
Потребность в прочих материальных ресурсах учитывается в
стоимостном выражении при прогнозировании издержек произ-
водства транспортных услуг.
Общая схема прогнозирования потребляемых материальных
потоков представлена на рис. 3.16.
Использование единой информационной базы для прогнози-
рования надежности производства транспортных услуг и объемов
потребляемых при этом материальных потоков обеспечивает ус-
ловия для практического внедрения логистического подхода к
принятию плановых решений о развитии АТП.
ГЛАВА 4
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ОЦЕНКИ
РАЗВИТИЯ
МИКРОЛОГИСТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ АВТОТРАНСПОРТНОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
4.1. Методика прогноза развития
автотранспортного предприятия
Перспективы развития логистической системы (ЛС) зависят от
состояния и развития элементов данной системы. Состояние
АТП как элемента ЛС может быть охарактеризовано сбалансиро-
ванностью спроса и предложения транспортных услуг. Спрос на
транспортные услуги в значительной мере зависит от развития
самой ЛС и рынка данного вида услуг. Предложение транспорт-
ных услуг АТП определяется величиной его провозных возмож-
ностей (ПВ). Под провозными возможностями понимается объ-
ем транспортных услуг, который может быть обеспечен АТП в
планируемом году имеющимся парком с учетом пополнения и
выбытия автомобилей и принятых технико-эксплуатационных
показателей работы подвижного состава.
Количественная оценка ПВ конкретного АТП может быть
проведена с использованием трех методов прогнозирования:
1) по динамическим рядам объема перевозок (Qt) и грузообо-
рота (И^);
2) по динамическим рядам ТЭП, входящих в основные фор-
мулы расчета Q и
3) с учетом зависимости годовых пробегов автомобилей от их
возраста.
Каждый метод прогнозирования ПВ обладает определенны-
ми преимуществами и недостатками с точки зрения их точности
и достоверности.
Точность прогноза —оценка доверительного интервала прог-
ноза для заданной вероятности его осуществления.
175
Достоверность прогноза — оценка вероятности осуществле-
ния прогноза для заданного доверительного интервала.
Имеются различные способы повышения достоверности
прогнозов, основными из которых являются включение в прог-
нозную модель дополнительных факторов и синтез прогнозных
оценок (комбинированный прогноз).
При построении комбинированного прогноза проводится
объединение прогнозируемых результатов. Одна из возможных
схем комбинированного метода прогнозирования приведена на
рис. 4.1. В предлагаемой блок-схеме проводится оценка принад-
лежности прогнозных оценок к одной совокупности с использо-
ванием соответствующих статистических критериев; при синтезе
учитывается три (или два) метода прогнозирования.
Для получения комбинированного прогноза необходимо про-
вести логический анализ прогнозов с точки зрения их непротиво-
речивости и возможности совместного использования. Непроти-
воречивость прогнозов можно определить по критериям одно-
родности, в частности по критерию Стьюдента [117].
Считается, что прогнозы непротиворечивы, если выполняет-
ся неравенство 11\ < (р, v), где | / | — модуль расчетного зна-
чения критерия Стьюдента, /табл (р, v) - табличное значение кри-
терия для р-го уровня надежности и числа степеней свободы v.
При сопоставлении дисперсий прогнозов целесообразно ис-
пользовать критерий Бартлетта или критерий Кочрена. Методи-
ка расчета этих критериев подробно изложена в [118]. Если усло-
вие непротиворечивости прогнозируемых результатов не выпол-
нено, необходимо проанализировать причины, вызвавшие про-
тиворечивые результаты, и сделать изменение в системе прогно-
зирования, а именно в информационной базе (исходные дан-
ные, период ретроспекции и т. п.) или в используемом математи-
ческом аппарате (вид аппроксимирующей зависимости, метод
аппроксимации и т. п.), и затем провести повторное прогнозиро-
вание.
В случае если прогнозные оценки непротиворечивы, прово-
дится синтез, сущность которого состоит в том, что определяется
средневзвешенный результат прогнозов, полученных различны-
ми методами с учетом их точности. Чем менее точен результат,
тем незначительнее его «вес» (вклад) в окончательный прогноз.
Комбинированные оценки прогноза могут быть представле-
ны как линейная комбинация частных прогнозов [117]:
176
♦ п
A =Zhz4-.
/=1
(4.1)
где Л, — значение (-го прогноза;
ц, — вес /-го прогноза.
Значения весовых коэффициентов определяются по формуле
Тогда среднее значение комбинированного прогноза равно:
А*
=
J-l CS^i ,
(4.3)
Дисперсия прогноза рассчитывается по формуле
, л , л 1
®л* = ГН/®л/= Е-у-
z=i
(4.4)
где о^,- — дисперсия /-го прогноза.
Разработанная методика, основанная на синтезе (комбини-
ровании) трех индивидуальных прогнозов, позволяет получить
эффективные краткосрочные прогнозы Q и Ж
Рассмотрим подробнее особенности методов прогнозирова-
ния провозных возможностей АТП с использованием методов
экстраполяции по временным рядам Q(t) и W(t) и отдельным тех-
нико-эксплуатационным показателям.
Прогнозирование с помощью методов экстраполяции долж-
но включать следующие этапы работ:
1. Установление цели и задачи исследования, анализ объекта
прогнозирования
Прогнозирование развития любой системы (предприятия,
фирмы и т. д.) предъявляет специфические требования к пара-
метрам (объектам), характеризующим и определяющим ее раз-
177
178
РАСЧЕТ ОЦЕНОК ПРОГНОЗА РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ
Рис. 4.1. Схема составления комбинированного прогноза
витие. Поэтому на первом этапе работ необходимо провести де-
тальное логическое изучение системы: зависимости рассматри-
ваемого объекта (параметра, показателя) от других систем одно-
го уровня и субсистемы (системы более высшего уровня); взаи-
мосвязи между данным объектом и другими объектами системы;
установление характера предоставления статистических данных
об объекте.
2. Подготовка исходных данных
Работы по этому этапу начинаются с проверки временного
ряда, в результате которой устанавливаются полнота ряда (нали-
чие данных за каждый год (месяц, квартал) ретроспективного пе-
риода), сопоставимость данных и в случае необходимости осуще-
ствляется проверка методики приведения данных к сопоставимо-
му виду. Если временной ряд представлен не полностью, то необ-
ходимо недостающие данные определить с помощью тех или
иных методов интерполяции в зависимости от характера проте-
кания процесса.
Наряду с этим осуществляется также формирование массива
функций, который в последующем будет использован для выбо-
ра вида математической модели.
3. Фильтрация исходного временного ряда
В результате этой процедуры устраняются случайные возму-
щения (флуктуации), возникающие в результате воздействия не-
учтенных факторов или ошибок измерения относительно наибо-
лее вероятного протекания процесса, и, тем самым, исключается
искажающее влияние случайных колебаний на выбор вида рег-
рессии.
Фильтрация исходного динамического ряда включает его
сглаживание и выравнивание.
4. Логический отбор видов аппроксимирующей функции
На основании изучения статистических данных и логическо-
го анализа протекания изучаемого процесса из заданного масси-
ва функций отбираются наиболее приемлемые виды уравнений
связи. Этот этап необходим, так как позволяет при отборе функ-
ций учесть основные условия протекания рассматриваемого про-
цесса и требования, предъявляемые к математической модели.
На этом этапе должны быть решены следующие вопросы:
179
а) является ли исследуемый показатель величиной монотонно
возрастающей (убывающей), стабильной, периодической, имею-
щей один или несколько экстремумов;
б) ограничен ли показатель сверху или снизу каким-либо пре-
делом;
в) имеет ли функция, определяющая процесс, точку перегиба;
г) обладает ли анализируемая функция свойством симметрич-
ности;
д) имеет ли процесс четкое ограничение развития во времени.
Наиболее предпочтительно использовать в прогнозной
экстраполяции технико-эксплуатационных показателей и про-
возных возможностей АТП функции (модели) прогноза, предс-
тавленные в табл. 4.1.
Окончательное решение о виде аппроксимирующей функции
может быть принято после определения ее параметров и верифи-
кации прогноза по ретроспективному ряду. Поэтому для прогно-
зирования используют несколько подходящих аппроксимирую-
щих функций, с тем чтобы после оценки точности выбрать наи-
более подходящую.
Таблица 4.1
Таблица моделей прогноза
Номер модели Модель прогнозирования Номер модели Модель прогнозирования
1 у = А + В х 9 у = -Л Xй
2 у =\/ (А + В-х) 10 у =А + В • 1п(х)
3 у = А + В/х 11 у = А + В • logfx)
4 у=х/(А + В-х) 12 у =А / (В + х)
5 у = А-Вх 13 у = А-х/ (В+ х)
6 у = А • ехр{В х) 14 у = А • ехр(В / х)
7 y=10(Sx) 15 у=А-\0(В/х)
8 у = 1/(А + В- ехр(-х)) 16 у = А + B-(xN)
5. Оценка математической модели прогнозирования
На этом этапе исследования определяются параметры раз-
личных видов аппроксимирующих функций. Наиболее распро-
страненными методами оценки параметров аппроксимирующих
зависимостей являются метод наименьших квадратов (МНК) и
180
его модификации, метод экспоненциального сглаживания, ме-
тод вероятностного моделирования, метод адаптивного сглажи-
вания [17].
6. Выбор математической модели прогнозирования
Выбор моделей прогнозирования базируется на оценке их ка-
чества. Независимо от метода оценки параметров моделей
экстраполяции (прогнозирования) их качество определяется на
основе исследования свойств остаточной компоненты — (у( — уТ(),
i —1,п, т.е. величины расхождений на участке аппроксимации
(построения модели) между фактическими уровнями и их расчет-
ными значениями.
Качество модели определяется ее адекватностью исследуемо-
му процессу и точностью. Адекватность характеризуется наличи-
ем и учетом определенных статистических свойств, а точность —
степенью близости к фактическим данным. Модель прогнозиро-
вания будет считаться лучшей со статистической точки зрения,
если она является адекватной и более точно описывает исходный
динамический ряд.
Модель прогнозирования считается адекватной, если она
учитывает существенную закономерность исследуемого процес-
са, в ином случае ее нельзя применять для анализа и прогнозиро-
вания.
Закономерность исследуемого процесса находит отражение в
наличии определенных статистических свойств остаточной ком-
поненты, а именно: независимости уровней, их случайности, со-
ответствия нормальному закону распределения и равенства нулю
средней ошибки.
Независимость остаточной компоненты означает отсутствие
автокорреляции между остатками (у, — yTi).
Очевидно, важно иметь критерий, позволяющий устанавли-
вать наличие автокорреляции. Таким критерием является крите-
рий Дарбина — Уотсона, в соответствии с которым вычисляется
статистика d:
d =
п ~
£[(У(-Ут/)-(}7-1 -Ут/-1)1
/=2________________________
л ,
Z(y,-yT/)2
i=i
(4.5)
181
где у,; у,., - уровни фактического динамического ряда;
ут1;Ут/-1 ~ теоретические (прогнозные) уровни динамического ряда;
п — объем выборки.
Возможные значения статистики лежат в интервале 0 < d < 4 .
Согласно методу Дарбина и Уотсона существует верхний dB и
нижний dH пределы значимости статистики d. Эти критические
значения зависят от уровня значимости а, объема выборки п и
числа объясняющих переменных т (для трендовых моделей
т =1).
Вычисленное по (4.5) значение d сравнивается с dH и dB, най-
денными по специальным таблицам1. При этом руководствуются
следующими правилами;
1) dB < d< 4 - dB — принимается гипотеза: автокорреляция отсутствует;
2)0<d<dH — принимается гипотеза о существовании положительной автокорреляции остатков;
3)du<d<dHn 4 — dB<d<4 — dH — при выбранном уровне значимости нельзя прийти к определенному выводу;
4) 4 — dH<d<4 — принимается гипотеза о существовании отрицательной автокорреляции остатков.
Критерий Дарбина — Уотсона имеет два недостатка. Первый
из них - наличие области неопределенности, в которой с по-
мощью данного критерия нельзя прийти ни к какому решению.
Второй - при объеме выборки меньше 15 для d не существует
критических значений dH и dB. В этом случае для оценки незави-
симости уровней ряда можно использовать коэффициент авто-
корреляции га. Данный показатель приближенно можно вычис-
лить по формуле
1 d
(4.6)
где d — статистика Дарбина — Уотсона.
’Феррестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного
анализа. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 302 с.
182
Расчетное значение га сравнивают с табличным гат*. Крити-
ческое значение коэффициента автокорреляции гат имеет одну
степень свободы f— п. Если га < гат — уровни динамического ряда
независимы.
Для проверки случайности уровней ряда можно использовать
критерий поворотных точек, который называется также критери-
ем «пиков» и «впадин». В соответствии с этим критерием каждый
уровень ряда сравнивается с двумя соседними. Если он больше
или меньше их, то эта точка считается поворотной. Далее подсчи-
тывается сумма поворотных точек К. В случайном ряду чисел
должно выполняться строгое неравенство
К>
(4-7)
Соответствие ряда остатков нормальному закону распределе-
ния важно с точки зрения правомерности построения довери-
тельных интервалов прогноза. Основными свойствами ряда ос-
татков являются их симметричность относительно тренда и пре-
обладание малых по абсолютной величине ошибок над больши-
ми. В этой связи определяется близость к соответствующим пара-
метрам нормального закона распределения коэффициентов
асимметрии - Лс (мера «скошенности») и эксцесса — 5К (мера
«скученности») наблюдений около модели:
Если эти коэффициенты близки или равны нулю, то ряд ос-
татков распределен в соответствии с нормальным законом. Для
'Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математичес-
кие модели. — М.: Компьютер, 1995. — 135 с.
183
оценки степени их близости к нулю вычисляют среднеквадрати-
ческие отклонения:
5 6(л-2) .
° (л + 1)(л + 3)’
с 24«(л-2)(«-3)
(л + 1)2(л + 3)(л+5)
Если выполняются соотношения
Лс<1,55а;
Эк<1,55э,
(4.Ю)
то считается, что распределение ряда остатков не противоречит
нормальному закону. В случае когда
Ас > 25а или Эк > 25э,
тогда распределение ряда не соответствует нормальному закону
распределения и построение доверительных интервалов прогно-
за неправомочно. В случае попадания Ас и Эк в зону неопределен-
ности (между полутора и двумя среднеквадратическими отклоне-
ниями) может быть использован ЛУ-критерий:
7tf = (£max-£min)/S, (4.11)
где Етт — максимальный уровень ряда остатков (у, — ут/), i =1, п;
£min — минимальный уровень ряда остатков (у,- — ут/), i =1, п;
S — среднеквадратическое отклонение остатков.
Если значение этого критерия попадает между табулирован-
ными границами с заданным уровнем значимости, то гипотеза о
нормальном распределении ряда остатков принимается.
Равенство нулю средней ошибки (математическое ожидание
случайной последовательности) проверяют с помощью /-крите-
рия Стьюдента:
1 " ч F
-ТАУ, -Ут,) • чЬ-
«,=1 \s
(4.12)
184
Гипотеза равенства нулю средней ошибки отклоняется, если
/р больше табличного уровня /-критерия с/] = (л — 1) степенями
свободы и выбранным уровнем значимости а.
После проверки всех моделей прогнозирования из выбранно-
го массива на адекватность необходимо выполнить оценку их
точности.
В статистическом анализе известно большое число характе-
ристик точности. Наиболее часто в практической работе встреча-
ются следующие:
1) оценка стандартной ошибки —
ПЯ-Лх,)]2
*51,/(х) = 11“---------
м 1| п - р
(4.13)
где п — число наблюдений;
р — число определяемых коэффициентов модели;
2) средняя относительная ошибка оценки —
(4.14)
«/=1 Ж)
3) среднее линейное отклонение —
гк-ж»
........;
у/п(п-1)
(4.15)
4) ширина доверительного интервала в точке прогноза.
Для получения данной статистической оценки определим до-
верительный интервал в прогнозируемом периоде, т. е. возмож-
ные отклонения прогноза от основной тенденции протекания
рассматриваемого процесса. Для решения этой задачи построим
интервальные оценки параметров регрессии а0 и а( в форме
flo = «О ± *Р • CTfl0> °1 = «1 ± tp CTfli-
(4.16)
185
Здесь серединами интервалов являются точечные оценки а0
и ah рассчитанные с помощью метода наименьших квадратов.
Величина tp — теоретическое значение критерия Стьюдента
при уровне значимости равном 5 % и числе степеней свободы
Kj = п - т - 1.
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии сад и
вычисляются по формулам
(4.17)
Несмещенная оценка дисперсии случайной составляющей
равна:
, 1 и ,
а2=—tZU-Ут/)2> (4-18)
где х,, у, — фактические значения динамических рядов хи у;
ут, — теоретическое значение, рассчитанное по уравнению регрессии;
х — среднее значение фактора х.
Верхняя Ув и нижняя Ун границы доверительного интервала
в точке прогноза будут равны:
гв=М;«1;^);
(4.19)
УН=Я4«Ь*Л),
где ав0; а"а — верхнее и нижнее значения параметра а0 модели прогноза;
а"; а" — верхнее и нижнее значение параметра flj модели прогноза;
х„ — значение фактора времени в точке прогноза.
Ширина доверительного интервала в точке прогноза (А)
А = У* — У". (4.20)
186
Надо отметить, что ширина доверительного интервала за-
висит:
от числа степеней свободы и, тем самым, от объема выборки,
и чем больше объем выборки, тем меньше (при прочих равных
условиях) значение критерия t и, следовательно, уже доверитель-
ный интервал;
от величины стандартной ошибки оценки параметра регрес-
сии (ст^и оа0). Чем меньше оа1 и оа0, тем меньше при равных ус-
ловиях ширина доверительного интервала. Лучшей по точности
считается та модель, у которой все перечисленные характеристи-
ки имеют меньшую величину. Однако эти показатели по-разному
отражают степень точности модели и поэтому нередко дают про-
тиворечивые выводы. Для однозначного выбора лучшей модели
исследователь должен воспользоваться либо одним основным
показателем, либо обобщенным критерием.
Конечным итогом работ по выбору вида математической мо-
дели прогноза является формирование ее обобщенных характе-
ристик. В обобщенную характеристику должны быть включены
вид уравнения регрессии, значения его параметров, оценки точ-
ности и адекватности модели и сами прогнозные оценки, точеч-
ные и интервальные.
Следует отметить, что при прогнозировании провозных воз-
можностей АТП по динамическим рядам ТЭП процедура прогно-
за сводится к получению прогнозных оценок этих показателей
методом экстраполяции и использованию аналитических зависи-
мостей, имеющих следующий вид:
до/ _ ^Гк^ссав4УТн ^тР^е . . . -..
4+/п-р^₽ ’ ( }
W = ^к4сав4У^н *тР М ?? 1
ге+'п-рКгР ’ }
где Дк — количество календарных дней в году.
Для получения прогнозных оценок Q и Означения технико-
эксплуатационных показателей, входящих в эти формулы, нахо-
дятся с использованием моделей табл. 4.1.
187
Исходной информацией служат ТЭП конкретного АТП за ряд
лет, предшествующих прогнозному году.
Для расчета дисперсий прогноза &q и о ^воспользуемся мето-
дом линеаризации [69]. Например, для дисперсии объема перево-
зок Gq формула записывается в виде
2
°Q = X —
N
+ 2£
i<J
'dQ
^dXj
(4.23)
где csq — среднеквадратичное отклонение объема перевозок Q, тыс. т;
2
а‘. — дисперсия /-го технико-эксплуатационного показателя;
50
-— — частная производная функции Q по /-му показателю;
ах,
rij — коэффициент корреляции между значениями /-го и у-го
показателей;
/(/) = 1,2,..., N— число аргументов.
Аналогичный вид имеет формула для расчета среднеквадра-
тического отклонения функции W(см. формулу (4.21).
Частные производные функции Wопределяются по всем ар-
гументам-показателям.
Нетрудно заметить, что частные производные сводятся к сле-
дующим трем типам:
1)^=3(ВД=51;
8х/ dXj
2) diV - 8 ( B"2xi ) B^C ;
dxt дх\с + ) (C + A{X.)2 ’
(4.25)
3) - 5 Г Bix‘
dXj 5хД C+ /t2x(-
(C + A2Xj)2 *
(4-26)
где Blt B2, By, Alt A2, С — постоянные величины, не зависимые отх,-.
188
Первый тип — это частные производные функции W по Гн,
Лсс, ав, q, у, вторая по Кт, р, (е, а третий - по /п.р.
Для функции Q частные производные второго типа вычисля-
ются только по VT и р. По (е частная производная вычисляется по
формуле
dQ {xj+A)
дх, dXj
В,
(х,-Л3)2’
(4.27)
Среднеквадратические отклонения ТЭП определяются по
формуле
" Л 7
J S {xkj ~xkj}
U=1
Y.---------------
' n-m
(4.28)
Оценка взаимосвязи между отклонениями отдельных ТЭП
устанавливается путем расчета коэффициентов корреляции Гу по
формуле
п
Z(xkj-xkj)-(xki-xki)
fc=l______________________
|лА 2 П1А2
Z(xkj-xkj ) • X(xki-xki)
к=1 Yk=l
(4.29)
На основе проведенных расчетов составляется матрица пар-
ных коэффициентов корреляции вида
1 Й2 йз ••• Й9
1 Ъз ••• ^9
1 Ъ9
1
189
Использование метода линеаризации для определения
(или о0) дает возможность путем сравнения слагаемых (4.23),
составляющих величину среднеквадратических отклонений
прогноза W (или Q), выявить показатели, отклонение которых
оказывает наибольшее влияние на ошибку прогноза провозных
возможностей АТП.
Выявление ТЭП, отклонение которых может оказать наибо-
лее существенное влияние на реализацию провозных возможнос-
тей конкретного автопарка, является несомненным преимущест-
вом данного метода прогнозирования Q и ПК
Методика прогнозирования провозных возможностей АТП,
основанная на определении зависимости среднегодовых пробе-
гов автомобилей от их сроков службы, учитывает изменение ус-
ловий эксплуатации подвижного состава и сложившуюся прак-
тику технических воздействий, возможное изменение возрастной
структуры парка подвижного состава.
Процедура прогнозирования по данному методу состоит в
следующем. Определяются зависимости среднегодовых пробегов
автомобилей от срока их службы по группам автомобилей разных
моделей и определенных лет выпуска.
С учетом возможного состояния парка автомобилей (поступ-
ление, списание) рассчитываются Q и IK АТП по формулам
т п
И'г = X S *7/' У/ 'Р/' Ау • Lj-jj, (4.30)
/=1;=1
2г =
^ср
(4.31)
где q: — грузоподъемность г-й модели автомобиля, т;
у,, р, — коэффициенты использования грузоподъемности и пробега I -й
модели автомобиля соответственно;
N/j — количество автомобилей /-Й модели /-го возраста;
LtiJ — годовой пробег /-Й модели автомобиляу-го возраста, тыс.км;
i = 1, т — число моделей автомобилей в АТП;
j — 1, п — возраст автомобиля, лет.
При расчете Q и И7 для 7-й модели автомобиля произведение
7?, = q, у, • Р( принимают постоянным.
190
Опыт исследования провозных возможностей показывает,
что в конкретных условиях эксплуатации имеется ограниченное
количество деталей автомобилей, работа которых определяет вы-
полнение плана перевозок предприятия. Назовем их базовыми.
Очевидно, что работа базовой группы автомобилей и должна
подлежать тщательному рассмотрению при прогнозировании
провозных возможностей АТП.
Вопрос установления зависимости среднегодового пробега
автомобиля от его срока службы достаточно подробно рассмот-
рен в [69].
Среднеквадратические отклонения провозных возможностей
АТП о^и tjg определяются по формулам
т п 2
V=l/=1
(4.32)
т п 0
(4.33)
где — среднеквадратическое отклонение прогноза транспортной рабо-
ты, выполняемого автомобилями у'-й модели /-го возраста, тыс.
ткм.;
^Qjj — среднеквадратическое отклонение прогноза объема перевозок,
выполняемого автомобилямиу-й модели z'-ro возраста, тыс. т.
Величины и рассчитываются по формулам
(4.34)
°Qij ~
(4.35)
где <yLj — среднеквадратическое отклонение прогноза годового пробега у-й
модели /-го возраста, тыс.км.
Значение aLjj находится по формуле (4.28)
Использование данного метода прогнозирования в практи-
ческой деятельности АТП дает возможность учитывать измене-
ние производительности подвижного состава по мере старения
парка, а также поступления и списания автомобилей.
191
. Информационная база
1 (исходные данные для расчета)
12
2
5
Прогнозирование по динамическим рядам Qf, IV; Прогнозирование ТЭП работы автомобилей Прогнозирование ПВ с учетом годовых пробегов автомобилей
I 7 1 1
3 i i 4 ♦ • ♦ « 13 1 i 14
Оценка
Q; и IV;
Опреде-
ление
CTqj
и <5W1
Определе-
ние сред-
неквадра-
тических
отклоне-
ний ТЭП
Оценка
средних
значений
ТЭП рабо-
ты авто-
мобилей
10
Определе-
ние парных
коэффи-
циентов
корреляции
Вычис-
ление
частных
произ-
водных
Вычис-
ление
IV2 и Q2
11
16
Опреде-
ление
зависи-
мости
W2 = <p(Tc)
Опреде-
ление
базовой
группы
15
Оценка
среднегодовых
пробегов
автомобилей
Определение
и ао2
Определение IV3 и Q3;
Си<3 И CQ3
нет
18 Определение веса /-го прогноза
по критерию однородности
Сравнение прогнозов
19
Синтез прогноза
8
Рис. 4.2. Блок-схема комбинированного прогнозирования
провозных возможностей
192
Рассмотрим укрупненный алгоритм комбинированного прог-
нозирования Q и ЖАТП в соответствии с блок-схемой (рис. 4.2).
В качестве исходной информации (блок 1) служат динамичес-
кие ряды ТЭП, Q(t) и Ж(0, среднегодовые пробеги автомобилей,
определяющих выполнение годового плана по объему перевозок,
а также коэффициент, учитывающий работу автомобилей, не во-
шедших в исследуемую группу. В состав данных информацион-
ной базы входят также табличные значения критериев Кочрена
или БарТлетта.
Прогнозирование провозных возможностей АТП осущес-
твляется тремя методами: по динамическим рядам интегральных
показателей Q и W (блоки 2—4); по динамическим рядам ТЭП
(блоки 5—11) и с учетом годовых пробегов автомобилей (блоки
12-16).
При реализации процедуры получения комбинированного
прогноза необходимо проводить логический анализ прогнозов с
точки зрения непротиворечивости, возможности совместного
использования.
Непротиворечивость прогнозов определяется по критерию
Кочрена или Бартлетта (блок 17) в зависимости от характера ис-
ходной информации. В случае непротиворечивости прогнозов
вычисляются веса прогнозов (блок 18). Оценка комбинирован-
ного прогноза проводится в блоке 19.
Разработанная методика комбинированного прогноза про-
возных возможностей АТП, а также составленные программы
для персональных ЭВМ позволяют проводить расчеты объема
перевозок и грузооборота для конкретной внутрипроизводствен-
ной ЛС автопредприятия на ее собственной информации.
4.2. Методы прогнозирования
производственной программы
автотранспортного предприятия
с использованием марковских
случайных процессов
Производственная программа автотранспортного предприятия
включает производственную программу по эксплуатации и про-
изводственную программу по техническому обслуживанию (ТО)
и ремонту подвижного состава.
193
Для расчета производственной программы по эксплуатации
подвижного состава используется два вида информации, характе-
ризующих с одной стороны условия и интенсивность эксплуата-
ции автомобилей, а с другой — определяющие их техническое
состояние. Первый вид информации включает результаты моде-
лирования плана выполнения транспортных услуг — показателей
перевозочного процесса: время движения на маршруте, продол-
жительность погрузо-разгрузочных работ, продолжительность
смены и т.д. Вопросы моделирования этих показателей рассмот-
рены нами в разделе 3.1.
Второй вид информации, определяющий техническое состо-
яние автомобилей, включает периодичности проведения ремонт-
но-профилактических воздействий (ТО-1, ТО-2, КР), время
простоя в ТО и ремонте, сроки службы автомобилей и агрегатов,
перечень стратегий проведения ремонта подвижного состава и
т. д. Вопросы методического и программного обеспечения прог-
нозирования этих показателей рассмотрены в [96], краткое изло-
жение их приведено в разделе 3.2.
Основными итоговыми показателями расчета производ-
ственной программы по эксплуатации подвижного состава явля-
ются коэффициент технической готовности, коэффициент вы-
пуска, годовые пробеги автомобилей и ПВ автопредприятия. Ве-
личина провозных возможностей АТП в значительной степени
зависит от коэффициента выпуска автомобилей, который по су-
ществу является вероятностью их безотказной работы, означая,
что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникнет.
Статистически вероятность безотказной работы P(t) определяет-
ся отношением числа оставшихся работоспособных объектов
N(f) к моменту наработки t к общему числу объектов 7У(0):
\(оу <436)
где г(/) — число отказавших объектов к моменту t.
Коэффициент выпуска автомобилей представляет собой от-
ношение числа эксплуатирующихся к моменту t автомобилей Лэ к
общему числу автомобилей в парке Лсп:
194
«5=^ = 1-^-А = 1-^р, (4.37)
А:п А:п А:п
где А„ р — число автомобилей, которые к моменту t простаивают по различ-
ным причинам (находятся в ремонте, ТО-2, без водителя, без шин,
из-за бездорожья и др.).
Простое сравнение формул (4.36) и (4.37) позволяет говорить
о том, что коэффициент выпуска автомобилей и вероятность бе-
зотказной работы автомобилей — понятия идентичные.
Для моделирования коэффициента выпуска автомобилей
воспользуемся аппаратом марковских дискретных случайных
процессов с непрерывным временем [24]. Представим автомо-
биль как некоторую систему Sc дискретными состояниями 50, S,,
... , Sn, которая переходит из состояния в состояние под влияни-
ем случайных событий (отказов). На стадии планирования рабо-
ты автомобиля целесообразно рассматривать следующие состоя-
ния, в которых он может находиться в процессе эксплуатации и
которые характеризуются полнодневными простоями: 50 — исп-
равен, работает; находится в капитальном ремонте (КР);
S2 — проходит ТО-2; 53 — находится в текущем ремонте (ТР);
34 — исправен, не работает по организационным причинам (без
водителя, без шин, без запасных частей); S5 — не работает (снятие
агрегата для отправки в капитальный ремонт); 56 — не работает
(списание агрегата, замена на новый); S7 - исправен, не работает
(выходные и праздничные дни); — списывается.
Надо отметить, что в настоящее время перечисленные состо-
яния автомобиля планируются при разработке годовой програм-
мы работы АТП, при этом состояния S3, S5, S6 объединяются в од-
но «находится в ТР».
Для анализа процесса эксплуатации автомобиля как случай-
ного процесса с дискретными состояниями удобно воспользо-
ваться геометрической схемой — так называемым графом состоя-
ний (рис. 4.3). Граф состояний изображает возможные состояния
и переходы автомобиля из состояния в состояние. На рис. 4.3 че-
рез ку и Цу обозначены плотности вероятностей перехода автомо-
биля из состояния S, в состояние Sj. Например, А.оз - плотность
вероятности перехода автомобиля из состояния «исправен, рабо-
тает» в состояние «находится в ТР».
195
Можно считать, что события, переводящие автомобиль из
состояния в состояние, представляют собой потоки событий
(например, потоки отказов). Если все потоки событий, переводя-
щие систему (автомобиль) из состояния в состояние, пуассоновс-
кие (стационарные или нестационарные), то процесс, протекаю-
щий в системе, будет марковским [24], а плотности вероятности
перехода л., в непрерывной цепи Маркова представляют собой
интенсивности потока событий, переводящего систему из состо-
яния S в состояние 5. Например, Хоз _ интенсивность потока от-
казов автомобиля, который переводит автомобиль из состояния
«исправен, работает» в состояние «находится в ТР».
Рис. 4.3. Граф состояний автомобиля
Рассматриваемые состояния автомобиля Sj характеризуются
средним числом дней пребывания автомобиля в каждом состоя-
нии Ду. Показатели Ду находят отражение в статистической от-
четности АТП. Отношение
196
(4.38)
Р = Л*
j Дк
где Дк — число календарных дней в году
можно трактовать как вероятность нахождения автомобиля в
j-M состоянии.
Вероятности состояний автомобиля Рь Р2,..., Pj,..., Рп как
функции пробега в случае марковского процесса с дискретными
состояниями и непрерывным временем удовлетворяют диффе-
ренциальным уравнениям (уравнениям Колмогорова), записыва-
емым в виде:
= -kiKi(L) P(L) + Ец/0(£) Pi(L);
dL /=1 /=!
^^ = /cX0/(£)P0(Z) - ц/0(£)./>(£); (4.39)
dL
= • ХОл(£) P0(L); /=1,..., л-1,
dL
где P/Z) — вероятность нахождения автомобиля в /-м состоянии, (i = (\л);
Х#(£) — интенсивность перехода автомобиля из нулевого в /-е состо-
яние;
цд(£) — интенсивность перехода из /-го в нулевое состояние;
tc - коэффициент, отражающий связь между наработками в днях
и километрах пробега (среднесуточный пробег).
Число уравнений в системе (4.39) зависит от числа состояний
автомобиля. Вероятность нахождения автомобиля в состоянии
«исправен, работает» Рй(Ь) представляет собой коэффициент вы-
пуска ав(£), а сумма вероятностей Р0(£)+Р4(£)+Р7(£) - коэффи-
циент технической готовности автомобиля Ктг-
Поскольку большинство интенсивностей перехода зависят от
пробега, то система (4.39) решается с помощью методов числен-
ного интегрирования.
Обоснование правомерности использования аппарата непре-
рывных марковских цепей для описания процесса эксплуатации
автомобиля приводится в [16].
197
Следует учесть, что для расчета производственной программы
АТП зачастую необходимо определять показатели работы группы
автомобилей определенной модели jj-ro возраста (коэффициент
выпуска и годовой пробег автомобиля jj-й возрастной группы).
Для описания процесса функционирования группы автомобилей
может быть использован метод динамики средних [24]. Этот ме-
тод вытекает из теории марковских случайных процессов. Удоб-
ство его заключается в том, что, зная возможные состояния одно-
го (условного) автомобиля, можно моделировать процесс функ-
ционирования группы из любого числа автомобилей.
Схема, изображающая процесс работы условного автомобиля
определенной модели, аналогична схеме рис. 4.3 с той лишь раз-
ницей, что через А... и ц.. обозначены средние интенсивности по-
токов событий, переводящих автомобиль из состояния Sj в состо-
яние Sj и наоборот. При этом каждое состояние характеризуется
средней численностью автомобилей находящихся в нем в
момент t. Очевидно, что для любого t сумма численностей всех
состояний равна общей численности автомобилей исследуемой
группы:
8
N=YNj(t\
>0
Величина Nj(f) для любого t представляет собой случайную
величину, а вообще, при меняющемся t — случайную функцию
времени.
Зная граф состояний (рис.4.3) и соответствующие интенсив-
ности перехода А... и ц.., определим средние численности автомо-
билей N0(L), 7V](/), Л^(£), ..., NS(L) как функции пробега L.
Согласно графу состояний (рис.4.3) система дифференциаль-
ных уравнений для средних численностей состояний запишется
следующим образом:
— = -£с • Aq(£) • [10।(L) + Aq2(^) + W£)+ ^04(^) + ^os(^) +
дЬ
+^0б(^) + ^07(^) + ^08(^)1+Н10(^)‘М(^) +Р2о(^) +
Ц3о(^) ' ^з(^) + Р4о(^)’^4(^) + Н5о(^) ’^5(^) +Рбо(^) +
+ц70(£)-А7(£);
198
^^ = ^^0(Й^01(Ь)-Ню(А)-М(Ь);
oL
= £c . Nq{L) . W£) _ Ц2о(£) .p2 . Ni(L) _
-ц2о(Ь)(1-р2)-^2(Ь);
*c • ВД ' W + H20(b) (I-P2) at2(£) -
-p30(£)-tf3(£) + p43(£)-2V4(£);
= tc • N0(L) • £04(£) -ц43(£) • У4(£); (4.40)
oL
= lc NQ(L) xo5(£) -H5o(b) -^5(£);
oL
=tc nq(L) • XO6(I) - H6o(£) • ЛШ);
oL
=tc • n0(L) x07(£) -M7o(£) -^7(b);
oL
^^. = £C.NO(L)-^L).
OL
Отношение NQ(L)/Nравно коэффициенту выпуска автомоби-
лей определенной модели на пробеге £ с начала их эксплуатации,
а отношение [tV0(£) +^(£) + N7(L)]/N - коэффициенту техни-
ческой готовности автомобилей.
Рассмотрим все потоки событий, переводящие условный ав-
томобиль из состояния в состояние. Характер потока отказов ав-
томобиля, переводящего условный автомобиль из состояния
«исправен, работает» в состояние «находится в ТР», не изменяет-
ся. При определении его величины учитывается возрастная
структура автомобилей данной модели.
Как указывалось, наработка до первого капитального ремон-
та автомобиля подчиняется нормальному закону распределения с
коэффициентом вариации 0,1 — 0,33. Вместе с тем следует отме-
199
тить значительное абсолютное рассеивание пробегов до первого
капитального ремонта автомобиля в исследуемых группах под-
вижного состава. Размах между минимальным и максимальным
пробегами может составить пробег, примерно равный среднему
пробегу до первого капитального ремонта этих автомобилей.
Таким образом, поток событий, который переводит автомо-
биль в состояние «капитальный ремонт», протекает на значи-
тельном интервале пробега. В этом потоке интенсивность А. (£)
(среднее число событий в единицу пробега) зависит от пробега,
т.е. поток является нестационарным.
Очевидно, на малом интервале пробега автомобиля (1—2
тыс.км) интенсивность Х0)(£) меняется сравнительно медленно.
В этом случае закон распределения наработки до КР можно
приближенно считать показательным, а интенсивность Х{)] при-
нимать равной среднему значению Х01(£) на этом интервале. Ана-
логичные утверждения справедливы относительно потоков отка-
зов, переводящих условный автомобиль в состояния «КР агрега-
та», «списание агрегата».
Общий поток отказов, связанный с попаданием автомобилей
исследуемой группы вТО-2, получается путем наложения (супер-
позиции) потоков ТО-2 этих автомобилей. Как показывают рас-
четы, распределение интервала пробега между событиями в этом
потоке подчиняется показательному закону. Можно предполо-
жить, что поток ТО-2 исследуемых автомобилей является пуассо-
новским, при этом вероятность попадания на участок L ровно т
событий выражается формулой
' —
т
(A£)w
т\
•exp ^L\ т =0,1,...,
(4.41)
где X - интенсивность потока, отк/1000 км.
Проверим наличие, этого свойства у потока ТО-2 условного
автомобиля. Средний поток ТО-2 условного автомобиля можно
получить случайным прореживанием общего потока событий;
каждое событие (ТО-2 конкретного автомобиля) независимо от
других с вероятностью Р =\/N (N — число автомобилей в иссле-
дуемой группе) сохраняется в потоке, а с вероятностью (1— Р)
«выбрасывается» (Р — преобразование потока). В результате
этой операции получим пуассоновский поток с интенсивностью
200
X • Р = k/N. Действительно, все свойства исходного потока
при P-преобразовании сохраняются, а интенсивность умножает-
ся на Р.
Для подтверждения этого и доказательства того, что общий
поток ТО-2 автомобилей исследуемой группы является пуас-
соновским, рассчитаем число возможных ТО-2 автомобилей
КамАЗ-5320, эксплуатирующихся в автоколонне 1102, на любом
интервале пробега и сравним с фактическим числом проведен-
ных ТО-2 в группе. Допустим, что поток ТО-2 условного автомо-
биля является пуассоновским, тогда количество возможных ТО-2
автомобилей исследуемой группы на интервале можно опреде-
лить по формуле
тт
^ТО-2 = Е Рт’ (4.42)
т=1
где А — число автомобилей в исследуемой группе (W= 30 шт.);
Рт — вероятность проведения т ТО-2 автомобиля (условного) на пробе-
ге L, т = 1,2,..., тт.
Верхняя граница т = тт устанавливается в зависимости от
величины интервала L.
Средняя интенсивность потока ТО-2 условного автомобиля
равна
X = ——==-----------= 0,109 (отк /1000км)
N\L 30-0,307
Результаты расчета сведены в табл. 4.2.
Таблица 4.2
Количество ТО-2 автомобилей КамАЗ-5320
по интервалам пробега
Величина интервала, тыс. км Число ТО-2, шт. Ошибка, %
расчетное среднее фактическое
5 13 14,4 10,5
2 6 6,16 2,7
201
Согласно данным табл. 4.2, поток ТО-2 условного автомоби-
ля исследуемой группы с достаточной степенью точности согла-
суется с пуассоновским.
Образ потока отказов, связанного со списанием автомобиля,
является условным. Действительно, если автомобиль отказывает
в тот момент, когда происходит первое событие данного потока,
то совершенно все равно — продолжается после этого поток отка-
зов или прекращается: судьба автомобиля от этого уже не зависит.
В случае когда элемент (автомобиль) не подлежит восстановле-
нию, поток отказов является пуассоновским [24].
Поток отказов автомобиля, связанный со списанием, являет-
ся нестационарным, так как пробег до списания подвижного сос-
тава подчиняется закону распределения, отличному от показа-
тельного. Очевидно, на малом интервале пробега автомобиля
(1—2 тыс. км) интенсивность отказов меняется сравнительно
медленно, в таком случае закон распределения событий можно
приблизительно считать показательным и для описания процес-
са эксплуатации автомобиля использовать марковскую схему.
Характер остальных потоков событий, связанных с процес-
сом работы группы автомобилей, не изменяется.
Таким образом, все средние потоки, переводящие условный
автомобиль из одного состояния в другое, либо пуассоновские,
либо сводятся к ним путем рассмотрения процесса эксплуатации
на малых интервалах пробега (1—2 тыс.км) и корректировки ис-
ходного потока отказов деталей для исключения последействия.
Это позволяет использовать метод динамики средних для описа-
ния процесса эксплуатации группы автомобилей.
В табл. 4.3 приведены формулы для расчета интенсивностей
перехода и ц„.
Значения параметров модели (4.40) Хоз(£), X05(Z), Х06(£) могут
быть определены двумя способами. Согласно первому способу,
полученные значения параметров потока отказов автомобиля,
связанных с его текущим ремонтом, капитальным ремонтом и
списанием его агрегатов, аппроксимируются экспоненциальны-
ми зависимостями вида
Хо/(£) = ехр(а0 + х + ... + а„- х"),
гдех - пробег автомобиля с начала эксплуатации, тыс.км;
i — номер состояния, в котором находится автомобиль, / = 3,5,6.
202
Ошибка аппроксимации при небольших п бывает высокой и
может достигать 10—20%. Это один из главных недостатков пер-
вого способа, существенно снижающий точность последующих
расчетов годового пробега. Указанный недостаток можно исклю-
чить.
Согласно второму способу, параметры Хоз, Х05, Х06 задаются
дискретно для каждого интервала пробега и являются постоян-
ными величинами на каждом заданном интервале пробега, сос-
тавляющем 10—20 тыс.км, но значения этих параметров меняют-
ся в течение пробега с начала эксплуатации автомобиля скачко-
образно от одного интервала к другому.
Примеры расчета коэффициента выпуска и коэффициента
технической готовности для различных марок подвижного соста-
ва приведены в [16,71].
Таблица 4.3
Интенсивности перехода Ху и ц,? для расчета комплексных
показателей надежности автомобилей МАЗ-500А
Интенсивность Формула, принятая в расчете Примечание
Исправен — находится вКР к ^-01 = Z фН-0 к=1 Плотность распределения наработки до к-го КР ав- томобиля — <р^(£)
Исправен — проходит ТО-2 1=1 ^-02(^) = (^То) 1 У . — плотность распреде- ления наработки до 1-го ТО-2; средняя-периодич- ность ТО-2, £то=10 тыс. км
Исправен — находится вТР W-0 - S ®/(^) /=1 соу(А) — параметр потока отказов/-й детали по ин- тервалам пробега L; F - число ДЛН автомобиля, шт.
Исправен — простаи- вает по организацион- ным причинам (без водителя и т. п.) ^04(7') = p(L) X04(£) = (€c.fnp)-1 7J,p — среднее время меж- ду простоями, 7^р=7дн.; £ — среднесуточный про- бег, тыс. км, = 0,25 тыс. км
Исправен — КР агре- гата X05(i)=Z«nPar(i) я=1 <о*раг — параметр потока отказов автомобиля, свя- занный с КР его агрегатов
203
Продолжение
Интенсивность Формула, принятая в расчете Примечание
Исправен — списание агрегата И=1 а>'ваг (£) — параметр пото- ка отказов автомобиля, связанный со списанием агрегатов; N - число аг- регатов
Исправен — не рабо- тает (праздничные и выходные дни) Тмх — среднее время меж- ду простоями, 7^ых=7дн.; — среднесуточный про- бег, =0,25тыс.км
Исправен — списание автомобиля L > 270 тыс. км FK(L), fc(L) - функция и плотность распределения наработки до списания автомобиля; принято распределение Рэлея с параметрами б = 40 тыс. км La—270 тыс. км
КР — исправен MI0 = (U'' Г^р - средняя продолжи- тельности капитального ремонта, 7^, =20 да.
ТО-2 - исправен Н20 = (Ло) * T[q — средняя продолжи- тельность ТО-2, 7то=1 да.
Находится в ТР - исправен Рзо(^) = Л(Ь) , М30(£) = (Тт)-' Тт — средняя продолжи- тельность ТР; 7^ = 2дн.
Простаивает по орга- низационным причи- нам — исправен Р40 = (Г„) 1 Тп — средняя продолжи- тельность простоя; Та =1 да.
КР агрегата — испра- вен Т£, — средняя продолжи- тельность простоя при снятии агрегата, =1дн.
Списание агрегата — исправен Шо = (^)_1 Т р — среднее_время заме- ны агрегата, Т£ = 1да.
Исправен, не работает (праздничные и вы- ходные дни) М70 = (^пр) 1 ^р — средняя продолжи- тельность простоя, Т„р=1да.
204
Метод динамики средних может быть использован и для оп-
ределения коэффициента выпуска автопарка, состоящего из ав-
томобилей разных моделей.
Эта задача может быть решена двумя способами. Первый рас-
сматривает изолированный процесс эксплуатации совокупности
автомобилей одной модели, второй — функционирования много-
марочного парка в целом. В этом случае без принципиальных из-
менений может быть использован изложенный выше способ.
Разница только в том, что число дифференциальных уравнений
увеличится в п раз, где п — число моделей подвижного состава,
обслуживаемых на одних и тех же постах ТО и ТР. Использование
метода динамики средних для определения коэффициентов тех-
нической готовности и выпуска разномарочного парка позволяет
учесть ограниченное количество постов для проведения ТО и ТР.
При определении коэффициентов технической готовности и
выпуска многомарочного парка автомобилей необходимо раз-
бить все модели подвижного состава, эксплуатирующегося в
АТП, на группы, включающие автомобили тех моделей, которые
обслуживаются на одних и тех же постах ТО-2 и ТР. Для каждой
группы моделей подвижного состава строится единая система
дифференциальных уравнений, описывающая функционирова-
ние соответствующей группы автомобилей [24].
Пример расчета коэффициентов технической готовности и
выпуска на примере парка, включающего две модели автомоби-
лей — ГАЗ-53А и ЗИЛ-130, — приводится в работе [16].
На основе полученных данных о коэффициенте выпуска ав-
томобиля необходимо определить его годовой пробег. Решить эту
задачу можно двумя способами. Первый способ состоит в следу-
ющем: полученные значения коэффициента выпуска автомобиля
аппроксимируются по некоторой теоретической кривой. Кривая
может иметь вид прямой, экспоненты, гиперболы и т. д. Полу-
ченную зависимость ав (£) подставляют в рекуррентное соотно-
шение вида
Lt
Ly =365 £с f a^(L)dL, (4.43)
где a^(L) — теоретическая зависимость коэффициента выпуска автомо-
биля jj-го возраста данной модели от пробега с начала эксплу-
атации;
с£ — среднесуточный пробег автомобиля данной модели.
205
Решая это уравнение относительно Ljj, находим пробег авто-
мобиля данной модели jj -го возраста на конец года.
Годовой пробег равен:
Lrji Ljj
(4.44)
Основной недостаток данного метода определения годового
пробега LrJj — необходимость сглаживания полученных значений
коэффициента выпуска aBji, по интервалам пробега L и обращение
к численному интегрированию при дальнейшем решении.
Мы предложили способ определения годового пробега £г^,
позволяющий устранить указанный недостаток. Суть его заклю-
чается в следующем.
В ходе решения системы дифференциальных уравнений оп-
ределяем коэффициент выпуска ав через интервал пробега Д£,
равный 1000 км. Таким образом нам известны значения ав на на-
чало года и через каждую тысячу километров пробега в течение
года для автомобилей каждой возрастной группыjj-й:
ав(А)д)> ав(Аде+ L)L), аъ(Ь^ + 2ДА),..., aB(Aqj- + khL),...,
где .д-1,..., hh, £=1,2...
Рабочее время (ДР), за которое автомобиль выполнит пробег,
равный 1000 км, составляет
ДР = ДА/ес.
(4.45)
&ДКку — календарное время, в течение которого автомобильд-й возрастной
группы реализует к-й по счету интервал пробега, равный ЛА, тогда
К интервалов пробега автомобиль выполнит за ДКкд календарных
дней, определяемых суммированием:
ДК kjj ~ X ^Д^ку-
к=1
(4.46)
Годовой пробег автомобиль выполняет за ДК календарных
дней, ДК= 365 дн. Допустим, что на 365-й день величина годово-
го пробега автомобиля попадает в К-й по счету интервал Д£
(рис. 4.4).
206
Дк(к-1щ
Рис. 4.4. Временная эпюра случайной ситуации,
сложившейся при определении годового пробега
L?ij автомобиля jj-й возрастной группы
Годовой пробег автомобиля LTij (рис. 4.4) складывается из
{К— 1) интервалов АГ и величины Д/^, соответствующей какой-то
части /Г-го по счету интервала АГ:
Lrjj = (К - 1) • АГ + Afy. (4.47)
Определим величину А^-. Для этого рассчитаем число кален-
дарных дней ОДК, за которые автомобиль выполнит пробег Д^-:
ЬДК„=ДК-ДК(К_ху (4.48)
К-1
где ДК(К_\)ц = £ №Kkjj.
k=l
Пробег автомобиля A^J/’-ro возраста за период 6ДКД опреде-
ляется по формуле
Д^- = ДД^ Л[ав(А)л +(^-1)АГ)+ав(Го2г +*ДГ)]/2. (4.49)
Расчет производится для всех возрастных групп каждой моде-
ли подвижного состава. Предлагаемый способ определения годо-
вого пробега позволяет снизить ошибку, получаемую в ходе ап-
проксимации данных ав (Г)на 10—16% и тем самым повысить
достоверность прогнозов годового пробега.
207
Блок-схема расчета годового пробега показана на рис. 4.5.
В соответствии с данной блок-схемой проводились ретроспек-
тивные расчеты годового пробега автомобилей ЗИЛ-130 и
МАЗ-500А. Результаты сравнивались с фактическими значения-
ми годового пробега и результатами расчета, проведенного с ис-
пользованием формулы (4.43). Данные сведены в табл. 4.4.
Таблица 4.4
Расчет годового пробега автомобилей
различными способами
Модель авто- мобиля Расчетные значения годового пробега Факта- ческое значение годового пробега Ошибка, %
при первом способе при втором способе
первый способ второй способ
I 73,1 62,9 58,1 20,5 7,6
ЗИЛ-130 II 66,9 60,4 57,3 14,3 5,1
III 65,1 54,1 52,4 19,5 3,1
I 97,1 90,4 85,0 12,1 6,0
МАЗ-500А II 99,7 86,2 84,4 15,3 2,1
III 86,9 82,3 78,6 10,5 4,5
Провозные возможности АТП определяются по формулам
п т
= X X Qi Т/Р/ Д)»
/=1У=1
(4.50)
л р.
Q='LTL-, (4.51)
где Ly — годовой пробег автомобиля у-го возраста /-й модели, тыс. км
qj - грузоподъемность автомобиля /-й модели, т;
у,- — коэффициент использования грузоподъемности автомобиля /-й
модели;
[3; — коэффициент использования пробега автомобиля i-й модели;
еср; — среднее расстояние перевозки тонны груза, км;
Pt — грузооборот, выполняемый автомобилями i-й модели, тыс.ткм;
Q — объем перевозок АТП, тыс.т;
Р - грузооборот АТП, тыс. ткм.
208
Рис. 4.5. Блок-схема расчета годового пробега
209
Результаты прогноза коэффициентов выпуска, годовых про-
бегов, провозных возможностей служат основанием для расчета
остальных показателей производственной программы по эксплу-
атации подвижного состава, которые определяются по общеизве-
стным аналитическим формулам.
Исходными данными для расчета производственной прог-
раммы по ТО и ремонту подвижного состава являются производ-
ственная программа по эксплуатации и информация о техничес-
ком состоянии автомобилей (периодичности ремонтно-профи-
лактических воздействий (РПВ), время проведения ТО и ремон-
тов, стратегии их выполнения, показателях долговечности агре-
гатов и автомобилей и т. д.). Используя информацию о техничес-
ком состоянии автомобилей, моделируют параметры модели
(4.40) функционирования парка подвижного состава; в частнос-
ти, определяются ведущие функции потоков ТО, ТР, КР [16]. На
основе этой информации определяется число РПВ по каждой мо-
дели подвижного состава с учетом его возраста по формулам
ТО-1 №'* = QTO-1(£j _ QTO-1(£o). (4.52)
ТО-2 ^ro-2 = qto-2 _ qTo-2 (£o). (4.53)
КР N*p = QKp (£K) - QKp (£0), (4-54)
где jV™’1, №'2, — количество ТО-1, ТО-2 и КР автомобильных агрега-
тов соответственно, ед.;
Lo, Lk — пробег автомобиля с начала эксплуатации на начало и
конец года, тыс. км;
С2Т0-‘(Ло); От0'’(£к) - значение ведущей функции потока ТО-1 на начало и
конец года, ед.;
Ото‘2(£0); Ото‘2(£к) — значение ведущей функции потока КР автомобиль-
ных агрегатов на начало и конец года, ед.;
Окр(£0); Окр(£к) — значение ведущей функции потока КР автомобиль-
ных агрегатов на начало и конец года, ед.
Расчет величины Укр проводится по всем основным агрега-
там автомобиля данной модели. Количество списаний и замен
автомобильных агрегатов находится аналогично.
Общая программа работ по ТО и ремонту в человеко-часах
определяется исходя из рассчитанных вероятностей нахождения
автомобилей в состоянии ТО-2, ТР, КР, списания агрегата (заме-
210
на на новый) и времени в течение суток, необходимого на выпол-
нение ТО и ремонт подвижного состава. При этом расчеты про-
водятся по каждой модели подвижного состава и с учетом их воз-
раста.
Прогнозируемые значения трудоемкостей ТО и ремонта вы-
числяются по формулам
ТО-2 Тто.2 = Дк ,Т™-\ (4.55)
ТР Т^=Дк /з(^)+2Рз(А)^).Тс^; (4.56)
Р5(ЬМ) + Р5(^) Р6(^)+Р6(1^м)
* - гм
(4.57)
где Тт_2 - годовая трудоемкость ТО-2 автомобилей jj-ro возраста
данной модели, чел.-ч;
Тф — годовая трудоемкость ТР автомобилей jj-ro возраста
данной модели, чел.-ч;
— годовая трудоемкость КР агрегата автомобилей jj-ro
возраста данной модели, чел.-ч;
Р2 Р2 (L^) — вероятность нахождения автомобиля в состоянии ТО-2
на начало и конец года соответственно;
Р3 (Z02z); Р3 (Ljj) - вероятность нахождения автомобиля в состоянии ТР на
начало и конец года соответственно;
Р5 Р5 (ЬД — вероятность нахождения автомобиля в состоянии «не
работает, снятие агрегата для отправки в КР» на начало
и конец года соответственно;
Р6 (Lgjj); Р6 (L^) — вероятность нахождения автомобиля в состоянии «не
работает, списание агрегата, замена на другой» на нача-
ло и конец года соответственно;
Т™‘2 — продолжительность выполнения в течение суток ТО-2,
ч;
TJJJ — продолжительность выполнения в течение суток ТР и
КР агрегатов, ч;
— пробег с начала эксплуатации автомобиля jj-ro возраста
на начало и конец года соответственно, тыс. км.
211
212
Рис.4.6. Блок-схема прогнозирования производственной программы АТП
Прогнозируемые величины трудоемкостей ЕО и ТО-1 вычис-
ляются по формулам
ЕО Тю = .Zeo; (4.58)
'-с 'км
ТО-1 (4.59)
где — среднесуточный пробег автомобиля, тыс.км;
Тю - годовая трудоемкость ЕО автомобилей jj-ro возраста данной
модели, чел-ч;
Гто_] - годовая трудоемкость ТО-1 автомобилей jj-ro возраста данной
модели, чел-ч;
км — коэффициент, учитывающий регулярность моечных работ;
1ТО.| — нормативные трудоемкости одного обслуживания ЕО и ТО-1
соответственно, откорректированные с учетом поправочных
коэффициентов [113], чел-ч.
Кроме работ по ТО и ремонту подвижного состава на АТП
выполняются вспомогательные работы: ТО и ремонт оборудова-
ния, ремонт и изготовление нестандартного оборудования, убор-
ка цехов, ТО и ремонт электрооборудования и т. д. Трудоемкость
вспомогательных работ учитывается с помощью коэффициента к
общему объему работ по ТО и ремонту подвижного состава
(к =1,2-1,3).
Последовательность прогнозирования производственной
программы АТП может быть представлена в виде блок-схемы ри-
сунка 4.6. Данный подход к прогнозированию основных показа-
телей производственной программы обеспечивает комплексный
учет надежности и интенсивности эксплуатации подвижного
состава, позволяет отказаться от циклового метода расчета пока-
зателей производственной программы.
4.3. Методика оценки экономических
издержек производства транспортных
услуг
Основу экономической оценки транспортных услуг составляет
расчет издержек на их производство. Методы определения затрат
на производство транспортных услуг должны учитывать специ-
213
фику внутренних и международных перевозок, которая находит
отражение в уровне и структуре затрат на производство соответ-
ствующих транспортных услуг. Знание уровня и структуры затрат
на перевозки позволит оценить степень влияния различных фак-
торов и изыскать возможности их уменьшения.
Одно из условий повышения достоверности методов оценки
издержек на производство транспортных услуг АТП России, вы-
полняющих МАП в условиях перехода к рынку, — изучение опы-
та передовых автотранспортных фирм Западной Европы и США.
В связи с этим представляет интерес структура затрат иностран-
ных перевозчиков.
На нее оказывает влияние множество факторов: расстояние
перевозки, тип подвижного состава, внешние условия и др. В
структуре себестоимости различают постоянные и переменные,
общие и частные, фактические, нормативные и плановые, про-
порциональные и фиксированные затраты. В настоящее время в
автотранспортных фирмах Европы расчет переменных затрат ве-
дется на 100 км пробега, расчет постоянных затрат — на 1 день ра-
боты и на 1 час из расчета восьмичасового рабочего дня, косвен-
ные затраты учитываются из расчета на 1 ездку. Сводные данные
о структуре себестоимости автомобильных перевозок в европейс-
ких странах и США приведены в табл. 4.5.
Франция. В структуре затрат французских автомобильных
фирм выделяются 3 группы — повременные (включая заработную
плату водителей, дорожные расходы, амортизацию подвижного
состава и страхование), покилометровые (включая затраты на
топливо, восстановление износа шин, ремонт подвижного соста-
ва, платные автодороги) и косвенные затраты. Основной удель-
ный вес, или 53,53% всех затрат, приходится на повременные зат-
раты (табл. 4.5).
В Германии калькуляция себестоимости также состоит из 3
разделов: постоянные, переменные и косвенные затраты. Все
затраты группируются в зависимости от массы подвижного сос-
тава. При расчете также учитываются срок службы автомобиля,
пробег с начала эксплуатации, пробег одной шины и др. В раздел
постоянных затрат входят плата за пользование транспортными
средствами, потери от инфляции, налог на транспортные сред-
ства, страхование средств производства, оплата гарантийного
обслуживания, заработная плата предпринимателей, управлен-
ческого персонала и водителей, включая отчисления на социаль-
214
Таблица 4.5
215
Структура себестоимости автомобильных перевозок европейских стран и США, %
Статьи затрат Франция Германия Англия Финляндия Португалия США
крупные АТП средние АТП
Топливо 16,8 9,8 12,4 16,0 21,0 8,5** 19,9**
Смазочные материалы* — 0,8 0,2 — — 8,5** 19,9**
ТО и ремонт 8,6 11,8 9,5 9,0 21,0 8,5** 19,9**
Шины 3,2 3,1 3,8 5,0 3,0 8,5** 19,9**
Заработная плата (водители) 23,9 32,5 27,4 35,0 17,0 58,6 30,7
Амортизация 19,6 7,8 18,2 9,0 11,0 3,9 7,4
Страхование 3,5 10,4 7,2 4,0 2,0 — —
Налоги и лицензии — 16,5 1,4 2,0 2,0 2,7 5,0
Накладные расходы 15,3 16,3 19,9 6,0 23*** 7,1 5,5
Прочие * В ряде стран учитывают * * Общие данные по четы * ** Включая прибыль 10% 6,5 :я вместе с т рем статьям опливом. затрат. 14,0 22,4 32,6
ное страхование, а также прочие затраты. К переменным затра-
там относятся отчисления на амортизацию, затраты на топливо и
смазочно-эксплуатационные материалы, шины, затраты на ТО и
ремонт, а также налогообложение прибыли (см. табл. 4.5).
Нидерланды. Укрупненная структура затрат голландских пере-
возчиков на внутренних и международных маршрутах выглядит
следующим образом:
Статья затрат Внутренние перевозки Международные перевозки
Персонал 51,8 46,9
Подвижной состав (покупка, 22,1 27,0
ТО и ремонт шин ...)
Кредиты, инвестиции и т.д. 14,3 13,2
Прочие 11,8 12,9
Следует подчеркнуть, что в Нидерландах самый высокий уро-
вень заработной платы в Европе.
В Англии вследствие отличной от большинства европейских
государств системы единиц расчет переменной составляющей
затрат проводится на 1 милю. Расчет повременных затрат прово-
дится на 1 день, неделю и год из расчета восьмичасового рабоче-
го дня и 45-недельного года. В структуре себестоимости повре-
менные и косвенные затраты составляют 48,7%, помильные —
51,3%. Пример структуры затрат для английских перевозчиков
дан в табл. 4.5.
Финляндия. Рассмотрим принятую в стране калькуляцию зат-
рат (по данным Технологического института г. Ювяскуля), сохра-
нив терминологию первоисточника.
Переменные затраты:
— на труд (зарплата водителей и персонала помощников, до-
полнительная зарплата на перегонах, суточные и т. п.);
— на колеса (закупка колес и покрышек, работа, связанная с
их ремонтом и хранением автопокрышек с шипами);
- на топливо (закупка, хранение и распределение);
- на ремонт, ТО (работа по ремонту, запчасти, работа, связан-
ная с ТО, затраты на ТО; смазочные материалы, фильтры, жид-
кости, принадлежности для ТО);
- дополнительные транспортные затраты (поездки, не входя-
щие в прейскурант).
216
Постоянные затраты:
— транспортные (налог на транспортное средство, регистра-
ция и техосмотр, штраф, паромные затраты, затраты на терми-
нал, разрешение на право содержания радио, гербовая пошлина
и т. д.);
— по эксплуатации и техобслуживанию транспортного сред-
ства (очистка и содержание в должном порядке, хранение,
инструменты и приборы, прочие затраты на содержание);
— на управление (администрация), маркетинг (зарплата адми-
нистрации, маркетинг, реклама, конторская работа, обучение
(повышение квалификации) персонала, исследования, инфор-
мационная служба);
— капитальные (отчисления, снижения ценности, процент от
оборотного капитала);
- на труд (заработная плата, дополнительные привилегии
кроме затрат, т. е. натуральная зарплата, дополнительные затраты
на персонал);
- страхование и ответственность за причиненный ущерб
(страхование на случай ДТП, страхование машины, транспорт-
ное страхование, прочие страхования, убытки от аварий).
Из обобщенных данных о расходах финских транспортников,
занятых грузовыми автомобильными перевозками (см. табл. 4.5)
видно, что доля заработной платы и доля постоянных затрат сос-
тавляет 70%.
В США применяется нижеследующая квалификация статей
себестоимости перевозок [62]:
- административно-управленческий расход (оплата руково-
дителей);
- заработная плата (водителей, ремонтных рабочих);
— начисления на заработную плату (налоги на пособия по без-
работице, страхование, пособия при увольнении);
— расходы на эксплуатацию, включающие затраты на ТО и ре-
монт; топливно-смазочные материалы; шины; затраты на ремонт
и ТО у подрядчика;
- накладные расходы, состоящие из административных рас-
ходов (программы, канцелярские товары и т. п.), арендной платы
за здания и обслуживание, оплаты врачам и адвокатам и т. д;
- налоги и лицензии (топливо, масло, регистрация, движи-
мое и недвижимое имущество);
- амортизационные отчисления (здания, сооружения, техно-
логическое и конторское оборудование и др.);
217
— арендная плата (автомобилей, автомобилей с водителями,
отправителю груза за сортировку или доставку груза на предпри-
ятие).
В табл. 4.5 приведены данные по двум группам предприятий:
крупные АТП общего пользования, специализирующиеся на пе-
ревозке массовых грузов; средние и мелкие.
Анализ табл. 4.5 показывает, что наблюдается существенное
различие по статьям себестоимости между отдельными странами
с развитой рыночной экономикой. Заработная плата водителей
превышает все другие статьи затрат (от 17% до 59%). За ней сле-
дуют затраты на топливо (от 10% до 24%) и амортизацию подвиж-
ного состава (от 4% до 20%).
Россия. Для изучения структуры затрат российских АТП, осу-
ществляющих МАП, были собраны и систематизированы мате-
риалы, опубликованные АСМАП, и данные ряда фирм г. С.-Пе-
тербурга. При систематизации материалов основное внимание
было уделено перевозкам в Финляндию и Германию. В табл. 4.6
дана общая характеристика вариантов маршрутов, в которой по-
мимо расчетных приведены фактические данные. Соответствен-
Таблица 4.6
Характеристика вариантов маршрутов автомобильных
перевозок на Финляндию и Германию
Вари- ант Маршрут Длина, км Загрузка туда/обр. Автопоезд Затраты
1 СПб — Хельсинки -СПб 924 23.9/3.9 МАЗ-54432 —
2 СПб — Финляндия -СПб — — «Скания» «R 113Н» —
3 Котка — Москва — Котка 2184 23.9-3.9 «Рено»- Р420 1520 долл.
4* Москва — Турку — Москва 2544 перевозка контейн. МАЗ 1750 долл.
5 СПб — Котка — Москва — Котка — СПб 2144 перевозка контейн. MA3-54323 1188 долл.
6** СПб — Котка — Москва — Котка — СПб 2144 перевозка контейн. «Рено»- Р420 1260/1040 долл.
7* Москва — Дуйсбург — Дюссельдорф — Москва 5184 20/0 «Мерседес- Бенц»-1838 7083 DM
218
Продолжение
Вари- ант Маршрут Длина, км Загрузка туда/обр. Автопоезд Затраты
8 9*** 10 *1 ** смазоч ** СПб — Польша — Германия — Поль- ша — СПб СПб — Чехия — Германия — Поль- ша — СПб СПб — Германия — СПб ’асчет согласно метод В знаменателе с учет ные материалы. * По данным [38], в зь 4880 5410 ике [38]. ом фактич именателе 24/0 7/17.4 еских затрат — фактичеш «Вольво F12» «Вольво F12» «Скания» «R 113Н» на ТО и реА сие данные / 2800 DM 4320/3093 долл. 1OHT, шины, ЛП.
но в табл. 4.7, 4.8 представлены результаты расчетов по той же
методике [38] — варианты 4, 7, затем варианты, основанные на
той же методике, но с учетом специфики расчетов конкретного
АТП. Это, как правило, затраты на топливо, смазочные материа-
лы, обслуживание и ремонт, ремонт и восстановление шин,
амортизация (лизинг), а также заработная плата водителей и ко-
мандировочные расходы.
На рис. 4.7 изображены зависимости затрат и удельного пока-
зателя затрат от длины кругорейса. Несмотря на большой разброс
данных, наблюдается устойчивая тенденция роста себестоимости
перевозок в зависимости от пробега автомобиля. Обработка дан-
ных позволила получить приближенные оценки для трех вариан-
тов определения себестоимости. Во-первых, это расчетный вари-
ант с использованием методики [38]: для трех маршрутов на Фин-
ляндию, Германию и Болгарию средние удельные затраты
dp - 0,72 долл./км. Во-вторых, это данные, отражающие специ-
фику расчетов себестоимости конкретного АТП с определенной
корректировкой расчетных зависимостей [38]: средняя величина
равна dp = 0,62 долл./км. Результаты расчета себестоимости с уче-
том специфики конкретного АТП практически находятся внутри
области между фактическими и расчетными затратами по мето-
219
§
Структура себестоимости перевозок российских АТП на Финляндию, %
Таблица 4.7
Статья затрат Вариант
1 2* 3** 4*** 5 6 7 (факт)
Топливо 17,7 4,5 12,7 33,4 24,5 19,2 24,0
Смазочные материалы 0,3 — 1,4 *♦» 3,4 2,9 0,5
ТО и ремонт 14,4 19,4 4,7 6,0 4,1 —
Шины 4,4 3,0 7,6 5,3 6,6 1,6
Заработная плата (водители) 8,5 4,5 2,7 4,3 7,6 . 7,1 8,6
Командировочные 18,3 « 3,6 15,8 4,4 4,1 5,0
Амортизация (лизинг) 22,7 16,4 56,8** 25,8 18,4 26,3 25,5
Страхование 2,1 « — 0,9 8,2 7,6 9,3
Накладные расходы 9,9 52,2* 10,5* 12,6*** 21,5 20,2 24,5
Документы (разрешения, TIR-корнеты и т. д.) * Командировочные, стг * * Лизинг. * ** Шины, ТО и ремонт, с 1,6 >ахование, да мазочные ма * жументы вк. териалы вкл тючены в на! ючены в нак 7,2 сладные рас> ладные расх 0,7 оды. ЭДЫ. 0,7 1.0
Таблица 4.8
Структура себестоимости перевозок российских АТП на Германию, %
Статья затрат Вариант
7* 8** 9 9 (факт) 10
Топливо 25,3 18,1 15,9 26,9 9,1
Смазочные матери- — 1,3 0,3 0,5 —
алы
ТО и ремонт 2,8 4,6 12,4 0,5 20,4
Шины 6,5 2,4 9,6 13,4 3,4
Заработная плата 0,4 29,6** 6,3 6,9 5,7
Командировочные 6,2 ♦♦ 28,8 10,6 **«
Амортизация (лизинг) 45* 25 11,9 16,7 13,6
Страхование — *♦ 5,0 7,0
Накладные расходы 13,8 19,0 7,1 7,2 47,8***
Документы (разреше- — ** 2,2 10,7
ния, TIR-корнеты и
Т.Д.)
* Лизинг.
** Командировочные, документы и другие составляющие.
*** Включены в накладные расходы.
дике (38] (рис. 4.7). Средняя величина фактических затрат на
конкретных маршрутах = 0,53 долл./км.
Среди многообразия причин большого разброса расчетных и
фактических данных одной из главных, на наш взгляд, является
отсутствие систематизированных и экспериментально подтверж-
денных результатов об основных составляющих затрат себестои-
мости для автомобилей иностранного производства. Поэтому
значительный практический интерес представляет обобщение
разрозненных данных и получение соответствующих зависимос-
тей, отражающих современное состояние подвижного состава.
Расход топлива. В табл. 4.9 приведены данные эксплуатаци-
онных испытаний наиболее массовых автомобилей, используе-
мых при МАП. Следует подчеркнуть, что «Вольво F-89» и «Мер-
седес-Бенц 1626» выпускались 10—15 лет назад, а «Вольво FH 12»
и «Мерседес-Бенц 1844 LS» —автомобили последнего поколения.
221
a)
ТЫС.ДОЛЛ.
б)
----A---- расчет по методике [38];
----•---- фактические затраты;
область результатов расчетов с учетом специфики
конкретного АТП
Рис.4.7. Зависимости затрат (А) и удельного показателя
затрат (Б) от длины кругорейса
222
Таблица 4.9
Определение коэффициентов для расчета расхода
топлива иностранных автомобилей
Марка автомобиля Модель автомобиля Расход топлива (испытания) л/100 км Расход топлива* а0, л/100 км Коэффи- циент * К, л/100 км
£89 42-44 24-27 1,1
«Вольво» £12 34-40 21-20 0,7
FHX2 31-33 20 0,6
«Мерседес- 1626-1632 43-47 23-27 0,85-0,95
Бенц» 18447.5-
18507,5 34-40 21 0,6-0,7
* Расчетные величины.
Величина расхода топлива соответствует испытанию автопо-
ездов общей массой 40 т. Из табл. 4.9 видно, что для каждого по-
коления автомобилей «Вольво» характерно снижение расхода
топлива на 5-6 литров на 100 км. Аналогичная картина у немец-
ких фирм, например «Мерседес-Бенц», МАН и других, а также
шведской «Скании», голландской фирмы ДАФ, английских и
французских фирм.
В результате обработки статистических данных испытаний,
приходим к выводу, что формула для расчета расхода топлива, ис-
пользуемая в методике [38], должна быть откорректирована и
записана в виде
Зт руб = 0,01 • Ко6 (а0 + К- G^L- Цт, (4.60)
raeXog — обобщенный коэффициент, учитывающий надбавки и снижения в
расходе топлива при движении в различных условиях;
ай — линейная норма расхода топлива на пробег автомобиля без груза,
л/100 км;
К — коэффициент, зависящий от марки автомобиля, л/100 ткм;
6^, — масса груза, т;
L — пробег автомобиля, км;
Дт — стоимость 1 л топлива.
В табл. 4.9 приведены величины корректировочных коэффи-
циентов при эксплуатации автопоездов на дорогах Западной Ев-
223
ропы. При движении на российских дорогах коэффициент К сле-
дует увеличить на 20 %.
Затраты на смазочные материалы(СМ). Согласно [38] затра-
ты на смазочные материалы определяются в зависимости от зат-
рат на топливо и составляют 5% по дорогам Западной Европы и
10% по дорогам СНГ. Очевидно, эти данные характеризуют оте-
чественные автомобили и не могут быть распространены на весь
подвижной состав, используемый при МАП.
В табл. 4.10 обобщены результаты по некоторым странам
и отечественным фирмам, использующим иностранные авто-
мобили.
Таблица 4.10
Соотношение затрат на топливо и смазочные материалы (СМ)
Страна, марка автомобиля Затраты, ц/км см, %
топливо см
Англия 18,6 0,27 1,5
США 9,35 0,22 2,4
Германия — — 7,7
Россия:
«Мерседес-Бенц» 16,5 1,1 7,2
«Вольво FH 12» 12,7 0,26 2,0—4,0/2,2*
«Рено» — — 15,0/2*
* Фактические данные.
Анализ табл. 4.10 показывает, что, согласно английским и
американским источникам, а также данным о фактических зат-
ратах, при эксплуатации иномарок в России затраты на СМ не
превышают 2,5%. В то же вр^мя данные по Германии и расчетные
значения затрат на СМ для автомобиля «Мерседес-Бенц» состав-
ляют 7,5%. Наиболее противоречивы данные по автомобилю
«Рено», где расчетная величина затрат составляет 15% (т. е. при-
нимается такой же, как для автомобилей МАЗ в данном АТП), а
фактические затраты - 2,0%.
В целом можно констатировать, что затраты на СМ для ино-
марок, эксплуатирующихся при МАП, не превышают 5,0% от
затрат на топливо.
224
Затраты на ТО и ремонт. В табл. 4.11,4.12 обобщены матери-
алы о затратах на ТО и ТР автомобилей ряда европейских стран и
США. Так, удельные затраты на ТО и ремонт для английских и
американских автомобилей колеблются от 4,4 до 14,4 центов на
километр. Что касается европейских автомобилей, то эти затраты
удобно представить в процентах от оптовой цены автомобиля на
один год эксплуатации. Например, если оптовая цена автопоезда
2/3=80 тыс.долл., то удельные затраты на ТО и ремонт составляют
(при годовом пробеге 100 тыс.км):
t/TO = 80000 • 0,13/100000 = 10,4 ц/км.
Таблица 4.11
Затраты на ТО и ремонт английских и американских автомобилей
Страна, автомобиль Затраты, ц/км
Англия бортовой,17 т 10,8
бортовой (средней грузоподъем- ности) 5,6
автопоезд, 38 т 14,4
США автопоезд, 40 т 4,4
автопоезд (междугородние пере- возки) 6,5
Таблица 4.12
Затраты на ТО и ремонт европейских автомобилей
Грузоподъ- емность Наработка до списания, тыс.км Срок службы, лет Затраты на ТО и ремонт от цены в год, %
До 3 т 200-300 6 19
3-7 т 400 7 21
8-Ют 550-650 7 15,5
12,5т 600 7 15
Более 15 т 600-700 7 13
Приведенные в табл. 4.11, 4.12 величины могут быть исполь-
зованы для приближенной оценки затрат на ТО и ремонт инома-
рок, эксплуатирующихся в отечественных АТП, но при этом зна-
чения удельных затрат должны быть увеличены на 25—35%.
225
Нормы затрат на восстановление и ремонт шин определяют-
ся по формуле [38]:
Нш = 90/£ш, (4.61)
где £ш — проходимость шин (пробег), тыс.км.
Для использования формулы (4.61) в практических расчетах
необходимо располагать данными о величинах пробега шин до
наварки (восстановления) или списания. В табл. 4.13, 4.14 обоб-
щены материалы из различных источников о пробегах шин но-
вых (до наварки) и восстановленных.
Таблица 4.13
Пробег новых н восстановленных шин, тыс. км
Страна Автомобиль, колесо Пробег
управляемое* 120/70**
США ведущее 160/120
ведомое 190/145
Англия автопоезд, 32,5 т 100
автопоезд, 38 т 90
* Соответственно колесо автопоезда.
** В знаменателе — восстановленные шины.
Таблица 4.14
Пробег шин, эксплуатирующихся в российских АТП, тыс. км
Автомобиль Шина Пробег
МАЗ «Вольво» * В знаменателе — во отечественная импортная отечественная импортная остановленные шины. 80 180/120* 60 120/60*
Таким образом, обобщенные данные исследований позволя-
ют в первом приближении проводить расчеты себестоимости
«эксплуатационных» статей затрат для основных марок автомо-
226
билей иностранного производства, используемых российскими
международными перевозчиками. В дальнейшем, несомненно,
работа должна быть продолжена в двух направлениях: разработка
и формирование информационной базы нормативных данных
для всех основных моделей автомобилей, участвующих в МАП;
разработка системы корректирующих коэффициентов, позволя-
ющих учесть разнообразие условий эксплуатации и тем самым
повысить точность расчетов.
Существующая методика оценки затрат АТП на производство
внутренних транспортных услуг базируется на нормативных ме-
тодах. Используемая при этом нормативно-справочная инфор-
мация разработана только для крупных предприятий. Кроме то-
го, она существенно устарела в связи с протекающими инфляци-
онными процессами в экономике. При этом сама методика пла-
нирования издержек не связана с планами материально-техни-
ческого обеспечения и не в полной мере учитывает затраты на
производство. Так, например, планирование затрат на запасные
части и агрегаты для автомобилей осуществляется по методике,
информационно не связанной с методикой планирования мате-
риальных затрат на запасные части и агрегаты. Методика плани-
рования затрат на оплату труда не учитывает объемы работ на вы-
полнение КР и замены агрегатов автомобилей.
Очевидно, необходим логистический подход к планированию
издержек, использующий единую информационную базу для
прогнозирования производственной программы и ее материаль-
но-технического обеспечения конкретного АТП. Такой подход
обусловливает единство методического обеспечения принимае-
мых плановых решений о развитии предприятия.
Затраты АТП на производство транспортных услуг формиру-
ются по следующим экономическим элементам:
- материальные затраты;
— затраты на оплату труда;
— отчисления на социальные нужды;
- прочие затраты.
В состав материальных затрат включаются затраты на:
— топливо;
— смазочные и эксплуатационные материалы;
- запасные части и материалы;
— агрегаты;
— шины;
— прочие материальные затраты.
227
Материальные затраты вычисляются по формуле
МЛ (4.62)
где 3, — затраты на приобретение /-го материального ресурса;
Lli — цена единицы материального ресурса, тыс.руб.;
Pt — прогнозируемая потребность в материальном ресурсе /-го вида.
Методы и модели прогнозирования потребности материаль-
ных ресурсов рассмотрены в разделе 3.4. Прогнозирование от-
дельных видов материальных потоков (запасных частей и агрега-
тов) достаточно подробно изложено в [16].
Цены на материальные ресурсы (/(,) определяются с учетом
фактически сложившихся на рынке или прогнозируются. Прог-
нозирование цен на материальные ресурсы может быть получено
с использованием различных методов экстраполяции (разд. 4.1).
В ходе разработки прогнозирования затрат на оплату труда в ка-
честве исходной информации используются результаты прогно-
зирования производственных программ по эксплуатации, ТО и
ремонту подвижного состава. В частности, используются прогно-
зы показателей объема перевозок; грузооборота (провозных воз-
можностей АТП); и трудоемкости работ по ТО, текущему и капи-
тальному ремонту агрегатов. Методика прогнозирования этих
показателей рассмотрена в разделе 4.2.
При прогнозировании амортизационных отчислений исполь-
зуется прогнозная информация о годовых пробегах автомобилей,
полученная в соответствии с методикой раздела 4.2. Общая схема
прогнозирования издержек производства транспортных услуг
представлена на рис. 4.8.
Данная последовательность расчета предусматривает созда-
ние единой информационной базы для прогнозирования показа-
телей производства транспортных услуг, его материально-техни-
ческого обеспечения и экономической оценки реализуемой про-
дукции (транспортных услуг). Основу единой информационной
базы составляют данные о надежности автомобилей и его отдель-
ных элементов (деталей и агрегатов). Прогнозирование програм-
мы производства и величины необходимого материально-техни-
ческого потока с последующей экономической оценкой издер-
жек этого производства на базе информации о надежности авто-
мобиля и его элементов создает предпосылки высокой надежнос-
ти работы транспорта как элемента макрологистической систе-
мы, а также открывает пути снижения издержек на транспортные
услуги и повышения конкурентоспособности самого АТП.
228
Информационная база
Моделирование надежности подвижного состава <
Прогнозирование программы производства
Моделирование потребляемых
материальных потоков
Прогнозирование потребности
в материальных ресурсах
Прогнозирование
программы
по ТО и ремонту
Прогнозирование
программы
по эксплуатации
Прогнозирование
издержек производства
транспортных услуг
ТР
Прогнозирование
трудоемкости
Прогнози-
рование
провозных
возможностей
Прогнози-
рование
годовых
пробегов
КР
агрегатов
топливо
агрегаты
РСС
МОП
запасные части
и материалы
смазочные
материалы
Отчис-
ления
на соци-
альные
нужды
ремонт-
ных ра-
вспомога-
тельных
Про-
чие
затра-
ты
Амор-
тизаци-
онные
отчис-
ления
води-
те- _____г_ ---------
лей бочих рабочих
шины
топливо
смазочные
материалы
запасные части _
и материалы
агрегаты
шины
затраты на оплату труда
Материальные затраты
229
Рис.4.8. Общая схема прогнозирования издержек производства внутренних транспортных услуг
4.4. Методы принятия управленческих
решений в условиях неопределенности
и риска
Современные экономические преобразования в транспортной
отрасли сопровождаются значительными изменениями в струк-
туре управления предприятиями, работающими на рынке транс-
портных услуг. Заканчивается этап перехода от крупных АТП, для
полноценного функционирования которых в условиях дефицита
был необходим весь технологический цикл, включая перевозки,
ремонтную базу, снабжение и т. п., к малым, средним и крупным
компаниям с различными формами собственности, специализи-
рующимся в отдельных видах автотранспортного предпринима-
тельства. Переход от системы государственных заказов к системе
заключения договоров на контрактной основе потребовал от ру-
ководящих работников транспортных фирм новых знаний в об-
ласти маркетинговых исследований, прогнозирования, планиро-
вания и т. д.
При рассмотрении вопросов управления функционировани-
ем и развитием АТП существенное внимание должно уделяться
одной из характеристик внешней среды — неопределенности.
Под неопределенностью следует понимать отсутствие, непол-
ноту, недостаточность информации об объекте, процессе, явле-
нии или неуверенность в достоверности информации.
К основным источникам возникновения неопределенности
для АТП можно отнести:
1) существенную зависимость транспортного процесса от по-
годных условий. Например, погодные условия могут вызвать
непредвиденные последствия в перевозках сельскохозяйствен-
ной продукции;
2) наличие, кроме АТП, других участников транспортного
процесса — поставщиков и потребителей грузов и др. Результат их
влияния на транспортный процесс носит неопределенный и не-
однозначный характер;
3) наличие в работе автотранспорта элементов вероятности и
случайности (надежность подвижного состава, неравномерность
спроса на транспортные услуги во времени и др.);
4) недостаточность, неполноту информации об объекте, про-
цессе, явлении по отношению к которому принимается решение:
230
ограниченность в сборе и обработке информации, постоянная ее
изменчивость;
5) наличие в общественной жизни страны противоборствую-
щих тенденций, столкновение противоречивых интересов;
6) невозможность однозначной оценки объекта при сложив-
шихся в данных условиях уровне и методах научного познания;
7) относительную ограниченность сознательной деятельнос-
ти лица, принимающего решение, существующие различия в со-
циально-психологических установках, идеалах, намерениях,
оценках, стереотипах поведения.
Неопределенность обусловливает появление ситуаций, не
имеющих однозначного исхода (решения). Среди различных ви-
дов ситуаций, с которыми в процессе производства сталкиваются
предприятия, особое место занимают ситуации риска.
Под ситуацией риска следует понимать сочетание, совокуп-
ность различных обстоятельств и условий, создающих обста-
новку того или иного вида деятельности. Ей сопутствуют три
условия:
1) наличие неопределенности;
2) необходимость выбора альтернативы (отказ от выбора та-
ковых является разновидностью альтернативы);
3) возможность оценить вероятность осуществления выбира-
емых альтернатив.
Таким образом, если существует возможность количественно
и качественно определить степень вероятности того или иного
варианта, то это и будет ситуация риска.
Стремясь «снять» ситуацию риска, руководители предприя-
тий вынуждены принимать решения и стремиться реализовать
их. Этот процесс находит свое выражение в понятии «риск». Нес-
мотря на то, что риск объективно присутствует во всех сферах об-
щественной жизни и в большинстве видов управленческой дея-
тельности, обнаруживается, что понятие «риск» до сих пор не по-
лучило универсальной трактовки.
Следует упомянуть об экономическом риске применительно
к процессам принятия решений в условиях неопределенности и
риска, иными словами, в условиях дефицита информации или
неуверенности в достоверности информации. В этом случае риск
предстает в виде совокупности вероятных экономических, поли-
тических, нравственных и других положительных и неблагопри-
231
ятных последствий, которые могут наступить при реализации
выбранных решений. Определим риск как целенаправленные
действия, в ходе которых имеется возможность количественно и
качественно оценить вероятность достижения желаемого резуль-
тата, неудачи и отклонения от цели (положительного или отрица-
тельного свойства).
Процесс установления рыночных отношений в нашей стране
порождает различные виды рисковых ситуаций, более того, в ра-
боте предприятий риск становится необходимым и обязательным
компонентом.
При разработке стратегии планирования логистическая по-
литика должна быть частью производственной функциональной
стратегии предприятия, которая наряду с маркетинговой и орга-
низационной является частью общехозяйственной стратегии.
Разработка общехозяйственной стратегии развития транспо-
ртной фирмы базируется на сопоставлении прогнозов ее ПВ с
рыночным спросом на соответствующие транспортные услуги с
учетом возможных ограничений на материальные, финансовые и
трудовые ресурсы. При выработке общехозяйственной стратегии
развития предприятия возникает как минимум два вида риска
для автотранспортных фирм:
1) несоответствие ПВ фирмы спросу логистической системы
на перевозку грузов данным предприятием;
2) несоответствие прогнозируемых объемов материальных ре-
сурсов и потребности АТП в этих ресурсах для материального
обеспечения необходимого уровня ПВ предприятия.
Для принятия плановых управленческих решений в условиях
неопределенности и риска используются методы и модели ис-
следования операций, теории прогнозирования и т. д., рассмот-
ренные в главах 3 и 4. При этом следует отметить, что система
математических методов и моделей для каждого конкретного
предприятия может быть своей. Структура и состав данной сис-
темы методов и моделей меняется в зависимости от наличия ис-
ходной Информации на конкретном предприятии. Более того,
система методов и моделей, используемая для принятия плано-
вых решений в условиях неопределенности, может меняться для
конкретного предприятия в зависимости от внешних и внутрен-
них факторов, действующих на нее, а также по мере накопления
и расширения банка исходной информации. Таким образом,
данная система методов и моделей должна иметь возможность
232
адаптироваться к поведению и развитию соответствующей
транспортной фирмы.
Существование любого процесса принятия планового реше-
ния обеспечивается потоками информации, поэтому исходным
пунктом в создании адаптивных систем методов и моделей при-
нятия плановых решений в условиях неопределенности и риска
должен стать синтез управляющей информационной системы
разработки плана АТП.
Общехозяйственная стратегия развития транспортной фир-
мы находит отражение в бизнес-плане работы данного предпри-
ятия. Очевидно, в ходе разработки бизнес-плана могут возник-
нуть условия для принятия управленческих решений в условиях
риска и неопределенности. Здесь также могут возникнуть те два
вида риска, о которых говорилось выше.
Рассмотрим один из укрупненных вариантов синтеза управ-
ляющей информационной системы на примере разработки биз-
нес-плана с использованием предлагаемых в главах 3 и 4 методов
и моделей. Ввиду сложности процедуры составления бизнес-пла-
на целесообразно использовать таблицы решений (ТР) и струк-
турно-информационные схемы (СИС) для описания и синтеза
соответствующих потоков информации.
Процедура описания потоков информации с использованием
таблиц решений и структурно-информационных схем состоит в
следующем:
построить общую СИС;
описать процесс принятия решения (ППР) на каждом этапе с
помощью ТР и прочих инструментов (математических моделей,
алгоритмических таблиц);
в соответствии с этапами, выделяемыми в процессе планиро-
вания при разработке схемы, составить общую ТР, объединяю-
щую этапы;
построить схемы взаимосвязей, математических моделей и
алгоритмических таблиц;
уточнить нумерацию элементов схемы взаимосвязей, так как
один функциональный шаг, указанный на СИС, может быть опи-
сан с помощью нескольких инструментов;
уточнить СИС, в частности, описание процедур преобразова-
ния информации в функциональных блоках позволит уточнить
степень детализации блоков.
233
234
Рис.4.9. Общая структурно-информационная схема разработки бизнес-плана АТП
Предлагаемая СИС разработки бизнес-плана представлена на
рис. 4.9. В общую структурно-информационную схему АТП вхо-
дят элементарные СИС: маркетинг транспортных услуг, модели-
рование надежности подвижного состава, моделирование пот-
ребляемых материальных потоков, прогнозирование ПВ АТП,
отдельных разделов бизнес-плана (план производства, финансо-
вый план, оценка риска и страхование и др.).
Бизнес-план работы АТП строится на информационной базе,
которая включает следующие виды информации: нормативную,
отчетную статистическую и внешнюю (характеристику потреби-
телей транспортных услуг; характеристику конкурентов и т. д.).
Последовательность разработки бизнес-плана в значитель-
ной мере определяется содержанием имеющейся информации о
работе подвижного состава и в целом АТП. При отсутствии рет-
роспективной информации о надежности элементов автомобиля
процесс разработки бизнес-плана начинается с исследования и
сопоставления спроса и предложения на транспортные услуги,
выполняемые АТП. Прогнозирование спроса на транспортные
услуги выполняется в ходе проведения маркетинга данных услуг.
Исследование предложения транспортных услуг проводится пу-
тем прогнозирования ПВ данного АТП.
Задача прогнозирования ПВ конкретного АТП требует анали-
за статистической информации по данному предприятию. В за-
висимости от имеющейся информации (ситуации) выбирается
путь решения поставленной задачи. При этом осуществляется
укрупненная экономическая оценка возможных результатов дея-
тельности.
Лицо, принимающее решение (ЛПР), может находиться в
следующих условиях (У^:
У{ — прогноз ПВ данного АТП получен;
У2 - имеется статистическая информация о технико-эксплуа-
тационных показателях работы автопарка за ряд лет;
У3 — информация о годовых пробегах автомобилей отсутству-
ет (утеряна, новый парк автомобилей и т. д.).Количество ситуа-
ций, в соответствии с которыми принимаются решения, равно 2т,
где т - число условий (УД Некоторые условия могут быть несо-
поставимы или получаемые ситуации сводимы к предыдущим.
Необходимо проводить анализ ситуаций и исключать те, которые
не обладают информационной ценностью. При разработке прог-
ноза ПВ АТП возможное число ситуаций равно 23 = 8. Построим
235
общую таблицу ситуаций, в которых может находиться ЛПР при
выборе пути прогнозирования ПВ АТП и экономической оценки
возможных результатов деятельности предприятия (табл. 4.15).
Таблица 4.15
Ситуации, возникающие при экономической оценке
возможных результатов деятельности АТП
Условия
1. У] — прогноз получен
2. У2 — имеется статис-
тическая информация о
технико-эксплуатаци-
онных показателях ра-
боты автопарка за ряд
лет
3. У3 — информация о
годовых пробегах авто-
мобилей отсутствует
*д - реализация условия
*н — отсутствие условия yt.
Путем качественного анализа три ситуации 56, 57и из даль-
нейшего исследования исключаются, так как они сводимы к пя-
ти предыдущим. Так, например, при наличии прогноза ПВ АТП
и отсутствии статистической информации о технико-эксплуата-
ционных показателях (ТЭП) и годовых пробегах автомобилей
(ситуация 57) правило решения то же, что и в первой ситуации
(б1!), т. е. производится экономическая оценка возможных ре-
зультатов деятельности АТП с помощью матричных моделей.
Остановимся коротко на действиях, принимаемых в различ-
ных ситуациях при разработке прогноза ПВ АТП, и их экономи-
ческой оценке.
В ситуации 5] осуществляем переход к матричным моделям
расчета экономических показателей работы предприятия и опре-
деления необходимых объемов материальных ресурсов, т. е. вы-
полняем действие Др
236
Использование системы матричных моделей для расчета эко-
номических показателей работы предприятия на планируемый
год обеспечивает единство и увязку различных потоков экономи-
ческой информации в натуральных, стоимостных, объемных и
нормативных показателях. Методика расчета показателей работы
АТП с помощью матричного исчисления подробно рассмотрена в
[88]. На основании этой методики нами разработана программа
для персональных ЭВМ, которая позволяет получить экономи-
ческую оценку различных вариантов развития ПВ АТП.
При наличии информации о ТЭП работы АТП за ряд лет и го-
довых пробегах автомобилей (ситуация S2) осуществляется пере-
ход к блок-схеме «Комбинированный прогноз ПВ АТП»
(действие Д2), разработанной в разделе 4.1. Дальнейшие расчеты
производятся в соответствии с этой блок-схемой, на основании
которой составлена программа для персональных ЭВМ.
Получив значение прогноза ПВ предприятия, можем рассчи-
тать его основные экономические показатели работы и опреде-
лить необходимый объем материальных ресурсов на планируе-
мый год, т. е. осуществляем «Переход к матричным моделям рас-
чета экономических показателей работы АТП» (Д\). Это будет
второе действие в ситуации S2.
В ситуации 53, когда информация о годовых пробегах автомо-
билей отсутствует, для получения прогноза ПВ АТП в качестве
третьего метода может быть использован метод прогнозирования
объема перевозок и грузооборота автопарка по ресурсам агрега-
тов автомобилей, эксплуатирующихся в этом предприятии [69],
т. е. необходимо выполнить действие Д2. Этот метод позволяет с
достаточной степенью достоверности учитывать надежность ав-
томобилей и сложившуюся практику технических воздействий на
данном предприятии. После получения оценки ПВ АТП этим ме-
тодом последовательность расчетов такая же, как и в ситуации S2.
В ситуации 54 отсутствует информация о прогнозе ПВ АТП и
ТЭП его работы за ряд лет, но имеются данные о годовых пробе-
гах автомобилей с начала эксплуатации (например, АТП создано
в результате деления крупного предприятия на малые). При этом
для получения оценки ПВ может быть использован единственный
метод - прогнозирования ПВ предприятия с учетом годовых про-
бегов (Д5). Значения средней длины ездки с грузом и коэффици-
ентов использования пробегов и грузоподъемности автомобиля,
необходимые для расчета, определяются на основании проведен-
ного маркетинга транспортных услуг.
237
В ситуации S5, когда отсутствует статистическая информация
о ТЭП и годовых пробегах автомобилей, принимается решение о
разработке модели расчета ПВ группы автомобилей определен-
ной модели (Д4) на основании информации о надежности под-
вижного состава. Для формирования необходимой информаци-
онной базы могут быть использованы методы, модели и алгорит-
мы, предложенные в главах 3 и 4.
Используя данную информацию о надежности подвижного
состава, моделируют (прогнозируют) потребляемые материаль-
ные потоки и запасы (см. гл. 3) (Д6). Здесь, в частности, осуще-
ствляется переход к блок-схеме «Прогнозирование количества и
формирование номенклатуры запасных частей», разработанной
в гл. 3. Дальнейшие расчеты материальных потоков запасных
частей и агрегатов производятся в соответствии с этой блок-схе-
мой, на основании которой разработан комплекс программ для
персональных ЭВМ [16, 72]. Это решение является наиболее
сложным для реализации, но дает более достоверный ответ в
данной ситуации. Единство информационной базы для модели-
рования показателей основного производства — транспортных
услуг (ПВ, годовые пробеги автомобилей, их экономическая
оценка и т.д.), вспомогательного производства — ТО и ремонта
подвижного состава (периодичности ТО, количества ТО, страте-
гии ремонта и т. д.), материального обеспечения основного и
вспомогательного производства (прогноз объемов материальных
потоков, материальных запасов и т. д.), а также определение по-
казателей экономической оценки реализуемой транспортной
продукции (себестоимость транспортных услуг, рентабельность
и т. д.) обеспечивает логистическое управление транспортной
фирмой.
На основании проведенного анализа ситуаций и последова-
тельности действий, проводимых в каждой из Sh построим табли-
цу решений (ТР) (табл. 4,16).
После получения прогнозов ПВ АТП и соответствующих объ-
емов материальных ресурсов проводят первое сравнение ПВ с
прогнозом спроса на транспортные услуги, полученного в ходе
реализации функций маркетинга транспортной продукции, и
второе сравнение прогнозируемых объемов материальных ресур-
сов и потребности АТП в них для материального обеспечения
необходимого уровня ПВ предприятия.
238
Таблица 4.16
ТР1. Разработка прогноза ПВ АТП и их экономическая оценка
Условия Правила решения
Действия У.* 52 •Уз •У4 •У5
Прогноз получен У2 Наличие статистической информации о технико- эксплуатационных пока- зателях работы автопарка за ряд лет Уз Информация о годовых пробегах автомобилей от- сутствует Д Переход к матричным моделям расчета эконо- мических показателей ра- боты АТП Д2 Переход к блок-схеме «Комбинированный прогноз ПВ АТП» Д3 Прогнозирование годо- вых пробегов автомоби- лей по ресурсу их агрега- тов At Разработка модели расче- та П В АТП на основании информации о надежнос- ти подвижного состава Д5 Прогноз ПВ АТП с уче- том годовых пробегов ав- томобилей Д6 Моделирование потреб- ляемых материальных по- токов *1, 2, 3,... номер действия, вьп д д н 1 толняем н д н 2 1 ого в 5,- н д д 3 2 1 ситуации н н н 2 1 и н д 3 1 2
Последовательность действий лица, принимающего решения
(ЛПР) в ходе первого сравнения начальных условий, в которых
ему приходится принимать решение. Очевидно, могут быть реа-
лизованы два условия:
239
У[— спрос на транспортные услуги больше прогнозного зна-
чения ПВ АТП;
У2 — все пути развития ПВ за счет собственных и возможных
заемных средств рассмотрены.
Построим таблицу ситуаций, в которых может находиться
ЛПР при сравнении прогнозируемого спроса на транспортные
услуги и прогноза ПВ АТП (табл. 4.17).
Таблица 4.17
Ситуации, возникающие при сравнении снроса
и предложения иа транспортные услуги АТП
Условия Ситуации
5, 52 s3
Уу Спрос на транспортные услуги больше прогнозного значения ПВ АТП У2 Все пути развития ПВ за счет собственных и возможных заем- ных средств рассмотрены н д н н д д д н
Возможны четыре ситуации (22 = 4). В первой ситуации (5]),
когда ПВ > С, где С — спрос на транспортные услуги АТП, при
выполнении условия У2, при выборе любого управленческого ре-
шения ПВ АТП будут превышать прогнозируемый спрос на объ-
ем транспортных услуг, т. е. будет присутствовать недоиспользо-
вание резервов АТП. Необходимы дополнительные маркетинго-
вые исследования (действие Д{). В этой ситуации могут быть
предложены следующие управленческие решения: сдача автомо-
билей в аренду (действие Д2); сокращение парка автомобилей
(действие Д3) и т. д. Очевидно, здесь потребуется экономическая
оценка каждого действия и выбор наиболее выгодного при при-
нятии плана ПВ (действие Д4).
Во второй ситуации (52), когда оба условия не выполнены,
необходимо дополнить перечень действий (решений) в первой
ситуации (50 действием Д5 — изыскание путей сокращения
эксплуатационных затрат. В этом будет состоять первое действие,
выполняемое в ситуации S2. После реализации Д5 рассматривают
возможность реализации действий Д{, Д2, Д2 кД4.
240
В третьей ситуации (53), когда выполнены оба условия, требу-
ется принять управленческое решение в ситуации, когда прогно-
зируемый объем материальных ресурсов не соответствует потреб-
ности АТП для материального обеспечения уровня ПВ равного
или близкого по значению спросу на транспортные услуги этого
предприятия. При этом величина ПВ по характеру случайная,
как и спрос на транспортные услуги. Очевидно, необходимо при-
нимать плановое решение о размере материального потока в ус-
ловиях неопределенности и риска (Д).
Аналогично в четвертой ситуации при ПВ < С и невыполне-
нии второго условия необходимо принимать плановое решение о
развитии ПВ АТП в условиях неопределенности и риска (Д7).
Принятие решения — последовательность действий Д в той
или иной ситуации при сопоставлении спроса на транспортные
услуги предприятия и его ПВ — представлено в табл. 4.18.
Таблица 4.18
ТР2. Сопоставление спроса логистической системы
на транспортные услуга АТП с его провозными возможностями
Условия Правила решения
Действия 5, 52 53 54
Спрос на транспортные услуги больше прогнозного значения ПВ АТП н н д д
Все пути развития ПВ за счет собствен- ных и возможных заемных средств рас- д н д н
д смотрены Проводятся дополнительные маркетин- 1 1
говые исследования
Д> Сдача автомобилей в аренду 2 2
Д. Сокращение парка автомобилей 3 3
д Экономическая оценка действий Дх, Дг, Ду, Д5 и выбор наиболее выгодного 4 5
д Решение задачи снижения эксплуатаци- онных затрат 4
д Принятие решения о размере матери- ального потока в условиях неопределен- 1 2
ности
Д-1 Принятие решения о развитии ПВ АТП в условиях неопределенности 1
241
Для принятия решения в условиях неопределенности и риска
(ситуации S3 и SA) целесообразно использовать теорию статисти-
ческих решений. В задачах теории статистических решений неиз-
вестные условия операции зависят не от сознательно действую-
щего «противника» (или других участников конфликта), а от объ-
ективной действительности, которую в теории статистических
решений принято называть «природой».
Выбор целесообразного решения (альтернативного варианта)
необходимо осуществлять с помощью вероятностно-статисти-
ческих критериев, пришедших в экономику из теории игр, это
так называемые минимаксные критерии. Для практической ра-
боты в условиях АТП можно рекомендовать следующие крите-
рии: критерий Вальда, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица,
критерий Лапласа [24]. Величины данных критериев определя-
ются по платежной матрице.
Строки матрицы соответствуют определенной стратегии или
варианту решения руководства предприятия, а столбцы - опре-
деленному состоянию «природы». Каждая клетка матрицы,
представляющая собой пересечение строки и столбца ау (т. е.
комбинацию выбора определенной стратегии и состояния «при-
роды») содержит оценку последствий выбора.
Выбор оценки последствия выбора решения должен предус-
матривать установление тех величин, которые наиболее сущест-
венным образом влияют на исход действий. Это должны быть та-
кие величины, которые позволяют: прогнозировать ожидаемый
исход действий; сравнивать различные приемы и способы
действий между собой с целью выбора наилучшего; оценивать
степень соответствия полученного результата действий требуемо-
му. При этом важно, чтобы они отвечали требованию простоты,
наглядности и доступности. Неправильный выбор оценки после-
дствий выбора решения очень опасен, потому что это может при-
вести к непредвиденным затратам и потерям.
Проведенные автором исследования показали, что большин-
ство ученых, занимающихся проблемами принятия решений с
использованием игровых методов, в качестве такой оценки ис-
пользуют условные единицы, вероятности наступления событий,
что, на наш взгляд, не отражает тех условий, в которых принима-
ется решение, а лишь показывает процедуру выбора решения с
помощью платежной матрицы.
242
На наш взгляд, в качестве такой оценки необходим показа-
тель, представляющий собой количественный критерий, харак-
теризующий ожидаемый экономический результат от управлен-
ческих решений. Данный показатель должен представлять со-
бой комплексную оценку, включающую в себя различные фак-
торы, действие и степень влияния которых могут меняться в за-
висимости от состояния внешней и внутренней среды АТП. Ко-
личественный критерий стратегии управления должен вклю-
чать как сумму доходов, так и сумму затрат (потерь) от ее реали-
зации.
Очевидно, выбор рассчитываемых групп затрат и способов
расчета должен проводиться в каждом конкретном случае и исхо-
дить из возможностей получения необходимой информации и
степени важности составляющих экономического результата для
данного предприятия.
Таким образом, рисковые ситуации, связанные с соотноше-
нием ПВ АТП и спроса логистической системы на перевозку
грузов данным предприятием, можно рассчитать в ситуации S4.
Рассмотрим подробнее действие Д6 в ситуации 53. Методы прог-
нозирования позволяют получить нижнюю и верхнюю границы
ПВ АТП. Величина их прогнозного интервала обусловлена сте-
пенью эффективности использования финансовых, материаль-
ных и трудовых ресурсов, а также влиянием величины спроса ло-
гистической системы на данный вид транспортных услуг. Зара-
нее, на момент принятия управленческого решения о материаль-
ном обеспечении уровня ПВ в планируемом периоде, неизвест-
но, в каком состоянии будет находиться изучаемая система. Под
системой здесь понимаем автопарк, состояние которого может
быть охарактеризовано коэффициентами технической готовнос-
ти и выпуска. Неопределенность вызывается неточностью ин-
формации о значениях коэффициентов готовности и выпуска на
плановый период. Возникает задача выбора из множества вари-
антов прогноза потребности в материальных ресурсах (напри-
мер, в запасных частях) одного наилучшего по какому-то крите-
рию в условиях неопределенности.
При решении указанной задачи необходимо учитывать огра-
ничения, которые могут быть наложены на ресурсы (материаль-
ные или финансовые). Ограниченной может являться общая сум-
ма затрат на приобретение и хранение запасных частей.
243
В такой постановке можно говорить о задаче принятия реше-
ний на основе прогнозной потребности в запасных частях с уче-
том перечисленных ограничений в условиях неопределенности.
Для решения указанной задачи воспользуемся методами тео-
рии игр и статистических решений [24,144]. Введем понятия
участвующих сторон и вариантов стратегий. Под одной из сторон
будем понимать работника отдела снабжения АТП, стратегии
этой стороны — различные варианты прогноза потребности в за-
пасных частях. Вторая участвующая сторона — так называемая
«природа», под которой в теории статистических решений пони-
мается некая незаинтересованная сторона, поведение которой
неизвестно принимающему решение [24]. «Природа» — это сово-
купность условий, в которых должно осуществляться принятое
решение о величине потребности в запасных частях. Иначе гово-
ря, мы рассматриваем не игру, а просто принятие решений с уче-
том возможных условий. Стратегии «природы» — это список ус-
ловий, варианты прогноза коэффициентов технической готов-
ности, выпуска и годового пробега.
Возникает вопрос, чем может быть ограничено число воз-
можных вариантов прогнозов годового пробега, а следовательно,
и число стратегии снабженца. Очевидно, минимальное количест-
во вариантов равно двум, максимальное — определяется числом
возможных вариантов задания параметров модели функциони-
рования автопарка и вариантов стратегий замен деталей.
Задача состоит в выборе наилучшей стратегии снабженца —
наиболее рационального (выгодного) варианта прогноза потреб-
ности в запасных частях.
Для простоты рассмотрим случай с одной деталью. Пусть по-
лучено л вариантов прогноза коэффициентов технической готов-
ности выпуска ав и годового пробега Lr, рассматриваемых как л
стратегий «природы» Пу, j = 1,л. Имеется л возможных стратегий
снабженца Qx, 02,—, Qi,-> Qn ~ варианты прогноза потребности в
запасных частях, соответствующие прогнозным значениям куг,
ссв, LT.
Затраты на запасные части а,-,- при каждой паре стратегий Qt
Ilj можно задать матрицей игры (матрицей затрат) А.
Элементы матрицы А рассчитываются следующим образом.
Если фактический расход деталей совпадает с прогнозным
(z =7), то затраты на запасные части складываются из затрат на
244
приобретение запасных частей и затрат на хранение этих запчас-
тей на складе АТП и определяются по формуле
«i, = Яд • 9, + Сх 9,-, (4.63)
где д, — прогноз потребности в запасных частях определенной номенкла-
туры, соответствующий 0,-й стратегии снабженца, шт.;
Дд — цена запасной части, тыс. руб.;
Сх — стоимость хранения одной детали на складе, тыс. руб./ед.
Если при принятии стратегии Qt фактический расход соотве-
тствует /-му варианту прогноза т. е. Qj стратегии, то затраты на
запасные части складываются из:
— затрат на приобретение и хранение необходимого количе-
ства запасных частей
Цд<7, + Сх<7,, (4.64)
— затрат на приобретение и хранение излишних запасных
частей
Цд' (9< “ 9? + сх ’ (9, - Qj) при 9, > qf, (4.65)
— издержек, связанных с простоями автомобилей, вызванны-
ми отсутствием необходимых запчастей на складе,
(Qj ~ Qi)' Сп qt < qj, (4.66)
где Сп — убытки предприятия от простоя одного автомобиля из-за неудов-
летворенного спроса на запасные части, тыс.руб./шт;
к — коэффициент, учитывающий плату за сверхнормативные запасы.
Считается, что отсутствие одной позиции номенклатуры вы-
зывает простой одного автомобиля.
Матрица затрат имеет вид:
'«И «21 «12 • «22 . а a2J • - «1л' «2 л
А = «Д «/2 • • «</ • •• «1Л
х«л1 «л2 • • anj • •• «лл ,
245
Допустим, имея ограничение на финансовые ресурсы, затра-
ты на запасные части не должны превышать некоторой заданной
величины а*.
В общем случае в матрице А среди всех элементов ау можно
выделить максимальное атах и минимальное amin значения затрат,
сопоставление которых с допустимой величиной затрат а* приво-
дит к следующим ситуациям.
Первая ситуация может быть представлена соотношением
amin > «* и означает, что при выборе любой стратегии прогнозные
затраты будут превышать ограничения по финансовым ресурсам,
т. е. независимо от стратегии будет присутствовать дефицит (при
любых условиях).
В такой ситуации, если не предполагается увеличить а*, необ-
ходимо разрабатывать соответствующие мероприятия, которые
можно условно разбить на две группы.
Первая группа — мероприятия, направленные на сокращение
потребности в запасных частях данного наименования. Вторая
группа — мероприятия, связанные с поиском возможностей до-
полнительного приобретения более дешевых запасных частей
данного наименования.
К первой группе можно отнести выбор рациональной перио-
дичности ТО и ремонта, рациональной стратегии замен деталей,
подбор соответствующих режимов работы с целью увеличения
сроков службы деталей и т. п.
Ко второй группе — возможность заключения договоров на
прямые поставки с заводов, возможность увеличения объемов
восстановления деталей и т. п.
Вторая ситуация характеризуется соотношением атах < а* и
означает отсутствие дефицита при любых условиях. Выбирается
наиболее приемлемая стратегия прогноза из всех имеющихся.
Третья ситуация может быть выражена соотношением
amin < л* < атах- Здесь также возникает проблема выбора наилуч-
шей стратегии. Отметим, что если в третьей ситуации будет выб-
рана стратегия, содержащая ау > а*, то может возникнуть ситуа-
ция, требующая соответствующих мероприятий.
Наиболее просто выбор решения в условиях неопределеннос-
ти осуществляется при наличии «доминирующей» стратегии, т. е.
такой стратегии (?,, при которой затраты меньше, чем при любой
другой стратегии. Q, — предпочтительная стратегия, и ей надо
пользоваться.
246
Более сложен выбор стратегии в ситуации неопределенности,
когда ни одна стратегия не доминирует над другой.
Можно предположить, что мы должны выбрать стратегию,
затраты при которой наименьшие, исходя из тех соображений,
что чем меньше затраты, тем больше выигрыш или прибыль.
Допустим, что затраты при стратегии Qt и состоянии 77, мень-
ше, чем при стратегии Qk и состоянии природы Пх:
ац < ак\- (4.67)
Но первые затраты могут быть меньше вторых не за счет того,
что мы выбрали лучшую стратегию, а просто за счет того, что сос-
тояние JIj «выгоднее» для нас, чем состояние Пл. Например, уве-
личение простоев в ожидании ТО и ремонта, замена агрегата
(нехватка постов), увеличение простоев по различным организа-
ционным причинам снижает ав и LT, что ведет к уменьшению
потребности в запасных частях.
Необходимо получить такой показатель, который бы не прос-
то отражал затраты (а значит, и выигрыш), а описывал «удач-
ность» применения данной стратегии в данной ситуации, с уче-
том того, насколько вообще эта ситуация благоприятна.
В данном случае целесообразно использовать понятие «риск»
[24, 155]. Риск —мера несоответствия между разными возможны-
ми результатами принятия определенных стратегий (решениями
задачи). В планировании принято считать экономическим рис-
ком затраты или потери экономического эффекта, связанные с
реализацией определенного планового варианта в условиях,
иных по сравнению с теми, при которых этот вариант был бы оп-
тимальным.
Под риском применительно к данной задаче будем понимать
разность между затратами на запасные части, которые будет
иметь АТП вj-х условиях, применяя стратегию О,, и теми затрата-
ми, которые оно имело бы, если бы знало j-е условие.
Выразим риск Гу при стратегии Q( в условиях 77, через матрицу
затрат А. Очевидно, если бы заранее было известно состояние
природы (условие) Пр то снабженец бы выбрал стратегию, при-
носящую минимальные издержки в данном столбце матрицы.
Обозначим их я,, тогда
Гу = ау -ар где о,- = min aip (4.68)
отсюда Гу > 0.
247
Для принятия решения воспользуемся критерием минималь-
ного риска Сэвиджа [24]. Этот критерий рекомендует в условиях
неопределенности выбирать ту стратегию, при которой величина
риска принимает наименьшее значение в самой неблагоприят-
ной ситуации (когда риск максимален).
Применение критерия Сэвиджа позволяет любыми путями
избежать большого риска при выборе стратегии, а значит, избе-
жать большого проигрыша (потерь прибыли).
Применение теории игр и статистических решений для выбо-
ра варианта прогноза потребности в запасных частях имеет одно
принципиальное достоинство: позволяет расширить общеприня-
тое понятие оптимальности, включая в него такой важный эле-
мент, как компромиссное решение.
Действительно, допустим, что по критерию Сэвиджа выбрана
стратегия. При реализации определенных условий (достижении
определенных значений ав и £г) применение этой стратегии даст
оптимальный результат: минимум затрат на запасные части. Но
если реализуются условия, отличные от тех, при которых выбран-
ный вариант прогноза является оптимальным, то мы при этом
получаем минимальные затраты сверх оптимальных, т. е. мини-
мальные потери экономического эффекта (прибыли).
На практике иногда возможно получить вероятности условий
I7j. Вероятности условий J7j могут быть объективно вычислены на
основании статистических данных о работе АТП за прошлые пе-
риоды или субъективно назначены с помощью различных техни-
ческих приемов, описываемых в специальной литературе
[24,155], или метода опроса экспертов. В этом случае необходимо
минимизировать средневзвешенные затраты с учетом вероятнос-
тей всех возможных условий.
Остановимся теперь на вопросе определения допустимой ве-
личины затрат а* на запасные части и расчета элементов ад мат-
рицы затрат.
Допустимая величина затрат на запасные части а* рассчиты-
вается исходя из следующих соображений. Ограниченные мощ-
ности по производству запасных частей, дефицит металла и ряд
других факторов способствуют дефициту некоторых позиций но-
менклатуры. Это может привести к расхождению между возмож-
ными объемами закупок запасных частей и потребностью в них,
рассчитанной по предлагаемой методике (см. п.3.4). Допустимая
величина затрат на запасные части служит для определения воз-
можного дефицита в условиях данного АТП.
248
Определение затрат на запасные части вызывает затруднения
из-за неприспособленности статистической отчетности АТП для
этих целей.
На уровне АТП можно выделить следующие группы затрат на
запасные части:
ЯПр - затраты на приобретение запасных частей;
Ят — затраты, связанные с доставкой запасных частей со
складов снабженческо-сбытовых организаций на склады АТП,
если доставка осуществляется транспортом АТП;
Их — расходы, связанные с хранением запасных частей на
складах АТП;
Иу — ущерб, вызванный дефицитом запасных частей.
Определение Ипр не вызывает затруднений. Способы опреде-
ления затрат, связанных с доставкой запасных частей на АТП и
хранением на складах АТП, даны в [135]. На уровне АТП затраты
Ит и Их могут быть объединены и расчеты произведены по фор-
муле
Ята = Ста-9, (4.69)
где Стх — удельная величина затрат на хранение и доставку запасных частей
определенной номенклатуры, тыс. руб./ед.
Эти затраты могут быть рассчитаны поданным, взятым из со-
ответствующих форм бухгалтерского учета.
Более сложно определить ущерб из-за дефицита запасных
частей. Вообще вопрос учета потерь, связанных с дефицитом за-
пасных частей, несмотря на свою актуальность, малоизучен. Оче-
видно, с позиций экономики государства величина ущерба Иу
может быть определена выражением
иу = yw +Ур +Уп +Уа, (4.70)
где У^ — ущерб в сфере производства продукции АТП (прямые затраты);
Ур — недополучение прибыли;
Уа — дополнительные потери, образующиеся при компенсации дефи-
цита запасных частей.
На уровне АТП из составляющих ущерба могут быть исклю-
чены только потери потребителя транспортной продукции. Эти
потери Уп, как правило, значительно превышают потери АТП и
249
должны оцениваться для каждого конкретного потребителя от-
дельно.
Прямой ущерб Yw для АТП образуется вследствие сверхнор-
мативных простоев подвижного состава во всех видах обслужива-
нии и ремонтов из-за отсутствия необходимых запасных частей.
Он состоит их постоянных расходов на содержание автомобиля
за время его сверхнормативного простоя в ТО и ремонте: заработ-
ной платы водителей-почасовиков, накладных расходов и амор-
тизационных отчислений на реновацию. Эти расходы не возме-
щаются последующим выполнением транспортной работы (по-
терянной из-за простоев) и не компенсируются экономией по
другим статьям себестоимости.
Сверхнормативные простои автомобилей, вызванные дефи-
цитом запасных частей, приводят к уменьшению суммарного
грузооборота АТП, а следовательно, и к потере части доходов, что
влечет за собой потерю прибыли.
Наибольшие трудности вызывают расчеты дополнительных
потерь, образующихся при компенсации дефицита. Подсчитать
эти потери практически очень сложно, так как существует бес-
конечное множество вариантов поведения АТП в случае отсут-
ствия запасных частей и каждому варианту поведения соответ-
ствуют определенные затраты.
При существующем учете АТП не может производить расчет
всех указанных в формулах (4.69—4.70) групп затрат. Очевидно,
выбор рассчитываемых групп затрат и способов расчета должен
производиться в каждом конкретном случае и исходить из воз-
можностей получения необходимой информации и степени важ-
ности составляющих ущерба для данного предприятия.
К сожалению, в настоящее время в расходах АТП отражаются
только затраты на приобретение запасных частей. Это не позво-
ляет перейти от матрицы затрат к матрице выигрышей (прибы-
ли). Переход к матрице прибылей не имеет значения при выборе
стратегии, но позволил бы отразить количественно влияние
обеспеченности АТП запасными частями на конечные результа-
ты работы.
Все вышеизложенное можно обобщить в виде блок-схемы
принятия решений, представленной на рис. 4.10.
Конкретные примеры расчета на основе предлагаемого мето-
дического подхода к принятию решения в условиях неопределен-
ности приведены в [16]. Принятие решений о величине матери-
250
Рис. 4.10. Блок-схема принятия решений на основе прогноза
потребности в запасных частях
251
альных потоков (Д6) и провозных возможностей (Д7) сопровож-
дается расчетами экономической оценки ПВ АТП. Здесь в каче-
стве инструмента могут быть с успехом использованы матричные
модели.
Результаты экономической оценки ПВ АТП служат основой
для разработки СИС остальных разделов бизнес-плана. Надо от-
метить, что отдельные разделы бизнес-плана (например, план со-
циального развития коллектива) по своей природе не могут быть
сведены полностью к системе формализованных процедур, т. е.
не выражаются целиком на математическом языке, так как ряд
показателей этих планов находится под влиянием факторов со-
циально-экономического или морально-этического характера.
Применение таблиц решений позволит адаптировать систему
предлагаемых методов и моделей к любой транспортной фирме,
расширить использование инициативы и реальные возможности
влияния на показатели плана со стороны лица, принимающего
решения.
ГЛАВА 5__________________________________
ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА
ДЛЯ ОСНОВНЫХ ФУНКЦИЙ
МИКРОЛОГИСТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ АВТОТРАНСПОРТНОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
Микрологистическая система АТП должна обеспечивать един-
ство снабжения, производства и сбыта транспортных услуг. Дан-
ное единство может быть достигнуто через реализацию основных
функций управляющей системы: прогнозирование и планирова-
ние производства, его материального обеспечения и сбыта (в час-
ти экономической оценки реализуемой продукции) транспорт-
ных услуг на основе единой информационной базы.
Единство информационной базы обеспечивается примене-
нием соответствующих методов и моделей (гл. 3, 4), основной
информацией для которых служат параметры потока отказов де-
талей и агрегатов. Рассмотрим подробно вопросы формирования
информационной базы прогнозирования параметров потока от-
казов деталей и агрегатов.
5.1. Информационная база
прогнозирования параметров потока
отказов деталей и агрегатов
подвижного состава
В соответствии с алгоритмом моделирования характеристик нес-
тационарного потока отказов для прогнозирования параметров
потока отказов деталей и агрегатов необходимо располагать дос-
товерной информацией о законах распределения наработок дета-
лей до первого отказа и между отказами; между отказами после
проведения РПВ, наработок агрегатов до первого КР и между ре-
монтами, наработок до списания агрегатов и автомобиля.
253
Подготовка исходной информации об отказах и неисправнос-
тях автомобилей осуществляется в соответствии с типовыми ме-
тодиками сбора информации о надежности автомобильной тех-
ники при проведении стендовых, заводских, полигонных, ведом-
ственных, межведомственных и государственных испытаний, а
также в условиях реальной эксплуатации.
Обработка данных об отказах деталей, представляющих собой
случайные величины, проводится статистическими методами.
Цель статистической обработки — нахождение параметров и оп-
ределение закона распределения, наиболее точно описывающего
статистический материал.
Опыт статистической обработки данных о ресурсах деталей и
агрегатов показывает, что закон распределения можно опреде-
лить различными методами.
На рис. 5.1 приведена укрупненная схема обработки статис-
тических данных, в основу которой положены три типа выборок:
полная, усеченная и многократно усеченная. Под многократно
усеченной выборкой понимается такая выборка из Nобъектов, в
которой г объектов отказало, а остальные К = N — г объектов, на-
зываемые приостановленными, работоспособны и имеют раз-
личную наработку (РТМ 37.001.006-74).
Согласно схеме наибольшее количество вариантов обработки
данных может быть использовано при наличии полной выборки,
наименьшее — при обработке, многократно усеченной, но при
любом способе обработки необходимо задаться видом закона
распределения случайных величин, наиболее распространенные
типы которых приведены в табл. 5.1.
Наиболее часто для описания наработок деталей и агрегатов
автомобиля используются следующие законы распределения:
Вейбулла, нормальный, логарифмически нормальный, экспо-
ненциальный. По данным [16], наработки деталей до отказа в
60% случаев подчиняются закону Вейбулла, в 35 — нормальному.
В работе [72] приведены порядок и примеры статистической об-
работки для различных законов распределения и типов выборок,
а также систематизированные данные о параметрах наработок
деталей и агрегатов автомобилей. Эти данные могут быть исполь-
зованы при формировании информационной базы для прогнози-
рования параметров потоков отказов деталей и агрегатов.
254
Рис. 5.1. Схема обработки статистических данных
(определение параметров и законов распределения)
Анализ эксплуатационных данных показывает, что у больши-
нства эмпирических распределений существует так называемый
параметр сдвига, или порог чувствительности [163], в течение ко-
торого не наблюдается отказов. В этом случае обработка статис-
тических данных предполагает использование законов распреде-
ления случайных величин с параметрами сдвига.
255
Таблица 5.1
Законы распределения случайных величин
Наименование Нормальный Плотность распределения /(х) 1 =гХ а>/2л Математичес- кое ожидание М(х) X Дисперсия Дх) а2
хехр ' (х=х)2 2а2
Логарифмически нормальный* 1_ ХОД' хехр 7=Х 12я (1пх = «)2 2а2 es+0.5a2
Вейбулла** тхт'х т ехР -.т хо / \т 1 Х 1 1*0 ) Xfl^m Xq<£
А^-распределе- ние*** [г^^к/г^’х К_1 хх2 е 2 к 2к
Релея -i-exp(-x2/2a2) G 1,25а 0,43а
Экспоненциаль- ный йехр(—йх) 1/й 1/й2
* При использовании Igx необходимо вводить коэффициенты М = 0.4343. * * Вт = Г( 1 + l/т); Ст Г(1+2/т) —Ь2т, где Г -гамма-функция. * ** При к = 2т , где т —целое число, частный случай -гамма-распре- деление.
Особенности обработки статистических данных при исполь-
зовании функций распределения с параметрами сдвига указаны в
[163]. В табл. 5.2 приведены выражения для плотностей распреде-
256
ления случайных величин с параметрами сдвига, наиболее часто
используемых при обработке статистических данных, а также
формулы для первого начального второго и третьего цент-
ральных моментов, рассчитанных по формулам
х>к= \ xkf(x)dx', (5.1)
-00
Ил = I (х-vx)k f(x)dx, (5.2)
—оо
гдеДх) — плотность распределения.
Для определения законов распределения наработок деталей
между отказами помимо статистической обработки данных наб-
людений возможен другой подход, когда определение парамет-
ров ресурса детали выполняется только до первого отказа, а ре-
сурсы до последующих отказов (второго, третьего и др.) находят-
ся с помощью корреляционных зависимостей, устанавливаемых
по данным статистической обработки эксплуатирующихся моде-
лей автомобилей. В табл. 5.3—5.5 приведены корреляционные за-
висимости между параметрами ресурсов (наработок) деталей аг-
регатов.
Отметим, что если предлагаемые методы и модели использу-
ются для расчета показателей работы на этапе проектирования
новых моделей автомобилей, то в этом случае должен быть полу-
чен по крайней мере один параметр —средний ресурс детали до
первого отказа. Существуют различные способы расчета ресурса
детали на этапе проектирования, которые рассматриваются в
специальной литературе [71]. Дальнейшие этапы расчета могут
быть такими.
1. По корреляционным зависимостям (табл. 5.3—5.5) опреде-
ляются значения среднего статистического отклонения Ст[ и ко-
эффициента вариации Vb с помощью которого находится второе
значение ст*= И,х L{. По Ст[ и ст* в виде среднего и средневзвешен-
ного значения определяется расчетное значение ст1р (весовые ко-
эффициенты могут быть приняты пропорциональными величи-
нам корреляционных отношений для зависимостей ст, и Lx).
257
258
Таблица 5.2
Законы распределения случайных величин с параметрами сдвига
Закон, параметры Плотность распределения Моменты распределения
и Р1 Р2
Вейбулла*, Xq, т, хс т(х-хс) 1 (х хс) т „/и хо L х0 х0Ьт +хс 2 2 ХсС т x?dm
Экспоненциальный й, хс йехр[-й(х-хс)] 1 й2 2 й3
Релея, а2, хс х-хг —2 ехР 0 (х-хс)2 о2 J о2(2-^) о3(л-3)-7л/2
Логарифмически нормальный а, ал, хс Х-Х- ,.„д_=ваХ-.хехр- |jn(x-xc)-fl]2 2°л • е^+0^2+хс е2а+а2(еа2 -1) За+|а2 ,2 е 2 (е3 -1)
Гамма р, а, хс р“(х-хс)“ 1 г . 1 - X ехр[-р(х - хс)] та 1 Р + а 2а
* Ьт, ст - см. табл. 5.1, dm = [Г( 1-3/т)-ЗГ(1 +2/и)Г( 1+1»+2Г3( 1+\/т)]/ст.
Таблица 5.3
Корреляционные зависимости между параметрами ресурсов
(наработок) деталей агрегатов
Зависи- мость Коробка передач Главная передача Пределы изменения £, тыс. км
«0 «1 «0 «1
С] от £] 3 0,47 —7 0,71 75-300
И] от £[ 0,55 -2,8 • 10“4 0,73 -3,5 10“4 75-300
£,, от £, 0 0,48 0 0,45 100-250
о I ) от L} 14 0,37 — — 100-250
СТ । 2 ОТ ^*1 2 12 1,06 10 0,68 40-150
Таблица 5.4
Корреляционные зависимости а, — а() + axL,
деталей одного наименования
Деталь «0 «1 Пределы изменения £, тыс. км
Шестерни коробок передач -20 0,59 150-300
Шестерни коробок и главной передачи 14 0,48 140-330
Подшипники коробок передачи -19 0,55 100-270
Подшипники коробок и главной передачи -30 0,65 100-350
Накладки сцепления -13 0,68 30-130
Карданные шарниры 9 0,36 20-140
Рессоры 0 0,44 20-200
2. На основании накопленного опыта статистической обра-
ботки или теоретических положений выбирается закон распреде-
ления ресурса детали. Если закон распределения неизвестен^ то
при прогнозировании он может быть выбран на основании L, и
ст1р. Поскольку ресурсы деталей являются положительными вели-
чинами, то можно принять, что при ст1р > 0,331) распределение
подчиняется закону Вейбулла, а при ст1р < 0,33 L ( - нормальному
закону. При необходимости более точного определения вида за-
кона распределения можно воспользоваться рекомендациями ра-
боты [89], в частности, при коэффициенте вариации V = 0,52 -
закон Релея, V= 0,65 - экспоненциальный. Но если отказ вызван
износом или усталостью, то при V= 1 следует использовать лога-
рифмически нормальный закон.
259
260
Таблица 5.5
Корреляционные зависимости между параметрами ресурсов (наработок) деталей агрегатов
Зависимость* Двигатель Сцепление Карданная передача Тормозная система Пределы изменения £, тыс. км
«0 «1 ао «1 «0 «1 «0 «1
СТ] ОТ £] 12 0,26 0 0,57 21 0,27 0 0,53 35-200
Fj от Lf* 0,42 -4 -6- 10 0,66 -8,5 • 10’4 0,84 -0,3110'3 0,48 —2,1103 35-200
2 от Zzj 3 . 0,43 18 0,29 22 0,24 12 0,85 35-200
£2 з от 6 0,31 14 0,24 7 0,34 4 0,54 35-150
^2,3 от ^1,2 -11 1,10 3 0,76 2 0,86 12 0,66 20-90
2 5 0,31 13 0,26 17 0,20 -25 0,84 35-180
°!,2 от ^1,2 3 0,76 —4 0,91 0 0,80 -13 0,97 20-70
°2,3 от ^1 5 0,26 4 0,31 8 0,25 — — 30-150
°2,3 от ^1,2 — — 0 0,72 — — -3 0,64 20-90
°2,3 от ^2,3 — — -5 0,98 3 0,74 -6 0,92 20-60
* Величины о и £ в тыс. км (кроме V). * * Для деталей двигателя V = 16,5 £~0,81, где £ — средние наработки до первой и последующих замен.
3. Параметры распределения Вейбулла находятся в соответ-
ствии с рекомендациями работы [72].
4. Рассчитываются L12 и 2р между первым и вторым отка-
зом, при этом Ст) 2р находится как среднее или средневзвешенное
по Ст) 2 от Л) и Ст) 2 от Л12. Следует отметить, что при наличии
корреляционных уравнений аналогичные расчеты могут быть
выполнены и для следующих отказов, т. е. для L 2 3, О) 2 и т. д. Ес-
ли полученная плотность распределения ресурса до первого от-
каза и, соответственно, L ь оь то расчет начинается с четвертого
этапа.
5. На основании f{(L) и f\y2(L) рассчитываются плотности
распределения ресурсов деталей до второго f2{L) и последующих
отказов, суммирование которых по интервалам пробега позволя-
ет получить параметр потока отказов /-й детали ®)(А).
Законы распределения наработок деталей до отказов после
проведения РПВ при выбраковке, восстановлении и сохранении
элементов, а также законы распределения наработок агрегатов до
КР, между ними, до списания и закон распределения наработок
автомобиля до списания, необходимые для расчета нестационар-
ного потока отказов, определяются так же, как и для деталей, на
основе обработки статистической информации.
Для определения параметров распределений наработок агре-
гатов до КР и между ними можно использовать прогнозные мето-
ды, основанные на экстраполяции. Модели для прогноза средних
наработок агрегатов до первого КР и между ремонтами приводят-
ся в работе [162].
Если при расчете характеристик нестационарного потока от-
казов учитывается усечение исходного потока отказов детали по-
током сопутствующих ремонтов, проводимых в ходе ТО-2, то в
исходной информации должны быть данные о законе распреде-
ления наработок автомобиля до очередного ТО-2.
Несмотря на то, что Положение [113] регламентирует перио-
дичность ТО-2, в эксплуатации по различным причинам (ограни-
ченное количество постов в АТП, вариация среднесуточных про-
бегов автомобилей и т. д.), периодичность ТО-2 колеблется и
фактически является случайной величиной. При этом вариация
пробега до ТО-2 в соответствии с законом больших чисел тем
выше, чем меньше планируемая периодичность и больше средне-
суточный пробег, что снижает число случайных величин, сумма
которых должна составить эту периодичность.
261
Так, оценка периодичности проведения ТО-2 автомобилей
КамАЗ-5320 в количестве 30 штук 1988 г. выпуска, одновременно
введенных в эксплуатацию, показала, что распределения пробега
до первого и последующего ТО-2 подчиняются нормальному за-
кону с коэффициентом вариации 0,08—0,3. Величина коэффици-
ента вариации уменьшается с увеличением пробега автомобиля с
начала эксплуатации. Так, коэффициент вариации пробега до
10-го ТО-2 равен 0,08, что составляет приблизительно 1/4 от зна-
чения коэффициента вариации пробегало 1-гоТО-2.
Вместе с тем происходит рост средних величин, что является
следствием значительного абсолютного рассеивания пробегов до
ТО-2. Например, размах между минимальным и максимальным
пробегами до 4-го ТО-2 составил пробег, примерно равный двум
средним пробегам между ТО-2:
£™'х24 ~ ^т?п?4 = 20 тыс. км; £то'2 = 9,4 ТЫС. км.
Следовательно, даже при одновременном вводе группы оди-
наковых новых автомобилей в эксплуатацию пробег до ТО-2
имеет существенную вариацию.
Величина пробега между ТО-2 практически не зависит от
пробега до предшествующего ТО-2, коэффициент корреляции
между этими величинами колеблется от 0,05 до 0,21.
Закон распределения наработки автомобиля до ТО-2 опреде-
ляется путем статистической обработки данных о фактических
пробегах до ТО-2 или может быть получен с использованием со-
ответствующих методов и моделей (п. 3.2).
Способ определения закона распределения наработки сопря-
жения в случае отказа одной из них изложен в нашей работе [71].
Состав исходных данных для прогнозирования параметров
потоков отказов деталей и агрегатов приведен в работе [16].
5.2. Информационная база
прогнозирования программы
производства транспортных услуг
Производственная программа АТП включает производственную
программу по техническому обслуживанию и ремонту подвижно-
го состава.
262
В соответствии с изложенной в п. 4.2 методикой прогнозиро-
вания вычислению основных показателей производственной
программы предшествует моделирование надежности подвижно-
го состава. Здесь оценка надежности подвижного состава опреде-
ляется величиной коэффициента выпуска автомобилей.
Для прогнозирования коэффициента выпуска автомобилей
служит имитационная модель функционирования автопарка,
построенная с использованием аппарата марковских дискретных
случайных процессов с непрерывным временем.
В табл. 4.3 приведены формулы для расчета основных интен-
сивностей перехода Л. и ц. Для решения системы дифференциаль-
ных уравнений (4.40) необходимо задаться начальными числен-
ностями состояний Nj(L), /=0,..., 8, а также знать величину сред-
несуточного пробега fc.
Исходная статистическая информация, необходимая для оп-
ределения X, ц, tc, может быть получена следующим обра-
зом. Величина среднесуточного пробега автомобилей, как прави-
ло, определяется в результате моделирования перевозочного про-
цесса (п. 3.1). В противном случае расчет может быть осущес-
твлен с использованием комплекса трендовых моделей прогно-
зирования, тогда в качестве исходной информации используются
динамические ряды среднесуточного пробега, полученные в ре-
зультате обработки статистического материала конкретного АТП.
Методика прогнозирования ее приведена в п. 4.1. Прогнозные
расчеты пополнения парка могут быть выполнены по различным
методикам [16].
Распределение автомобилей по возрастным группам, опреде-
ление среднего пробега с начала эксплуатации в каждой возраст-
ной группе и начальных численностей состояний (на начало пла-
нируемого периода) может быть проведено в следующей после-
довательности.
Распределение автомобилей по возрастными группам (по
пробегу с начала эксплуатации) проводится путем определения
номера возрастной группы j, в которую попадает к-й автомобиль
с данным пробегом с начала эксплуатации L^'3' и подсчета числа
автомобилей Aj, попавших в эту группу:
J =
тН.Э.
Lk
М
(5.3)
263
Средний пробег_с начала эксплуатации для автомобилей j-й
возрастной группы L*'3 определяется по формуле средней ариф-
метической величины. В принятых выше обозначениях формула
имеет вид
(5.4)
Далее подсчитывается число автомобилей в j-й возрастной
группе, находящихся в z-м состоянии (z = 1-ь 8)Л^-.
Вероятности z-ro состояния автомобилей j-й возрастной
группы на начало планируемого периода определяются по фор-
муле
(5.5)
Остановимся теперь на определении параметров X и ц моде-
ли функционирования автопарка. Важность этого вопроса состо-
ит в том, что заданием множества параметров имитационной
модели обеспечивается возможность получения различных аль-
тернативных вариантов изменения характеристик состояний ав-
топарка (в том числе Pq(L) = ав, Ро(£) + Р4(Ь) + Р-^Ь) = А^.г), так
как совокупность временных характеристик состояний парка оп-
ределяется уровнем параметров модели. Анализ формирования
уровня каждого параметра необходимо проводить на основе ста-
тистической информации конкретного АТП.
Интенсивность Х01(£) «исправен — КР автомобиля» будет за-
висеть от числа КР, которые предполагается провести за период
эксплуатации до списания:
Х01(А)= £ф/(А),
/=' (5.6)
где <Ру(А) — плотность распределения ресурса автомобиля до /-го капиталь-
ного ремонта.
264
Исходной информацией для моделирования ср^(£) могут слу-
жить:
1) нормативные данные, откорректированные с учетом воз-
раста подвижного состава (коэффициент К4 [113]);
2) статистические данные АТП о наработках до КР.
Последние наиболее объективно отражают сложившуюся
практику использования автомобилей.
Если полнокомплектный ремонт автомобилей не проводится,
то Хо! = 0.
Фактором, объясняющим уровень параметра Х01, является ре-
сурс до КР автомобиля, варьируя который, можно установить ра-
циональные сроки службы автомобиля.
Интенсивность Х02(Л) «исправен —ТО-2» определяется по
формуле
(5.7)
/=1
где/то'2(/,) — плотность распределения до /-го ТО-2.
Зная закон распределенияff0'2(L) пробега до z-ro ТО-2 и ис-
пользуя метод статистического моделирования, можно опреде-
лить поток ТО-2 и его изменение в зависимости от пробега с на-
чала эксплуатации. Поток попадания автомобилей в ТО-2 стаби-
лизируется, начиная с определенного пробега [*, величина кото-
рого зависит от модели автомобиля. На интервале пробега 0,Т*
поток ТО-2 может быть аппроксимирован, на интервале (А*,со)
интенсивность Х02(Л) определяется по формуле
Основным фактором, объясняющим уровень Х02(Л), является
периодичность проведения ТО-2.
Информационное, методическое и программное обеспечение
оценки периодичности проведения ТО-2 подробно рассмотрено
в [71].
Интенсивность Х03(Л) «исправен — текущий ремонт» пред-
ставляет собой суммарный параметр потоков отказов деталей ав-
265
томобиля, лимитирующих надежность и приводящих к целод-
невным простоям при устранении их отказов:
F
^оз(^) = X (5.9)
/=1
где оу(/,) — параметр потока отказов/-й детали;
F — число ДЛН, приводящих к целодневным простоям при устране-
нии их отказов.
Методика оценки количества деталей, лимитирующих надеж-
ность автомобиля, рассмотрена в п. 3.3.
Параметр потока отказов деталей су(£) является основной ха-
рактеристикой нестационарного потока отказов, и порядок его
расчета изложен выше (п. 5.1). Фактор, объясняющий уровень
Хоз(£), - средний возраст совокупности автомобилей определен-
ной модели.
Отметим, что при отсутствии данных о параметрах распреде-
лений всех деталей, лимитирующих надежность автомобиля, па-
раметр потока отказов автомобиля (Х.03(Л)) для прогнозирования
коэффициента выпуска можно моделировать, используя инфор-
мацию о распределении наработки на отказ агрегатов автомоби-
ля. Под отказом агрегата здесь следует понимать замену неисп-
равной детали, входящей в данный агрегат, в ходе текущего ре-
монта, которая требует разборки агрегата и приводит к целоднев-
ным простоям автомобиля в текущем ремонте. Статистическая
информация об отказах агрегатов может быть получена на АТП
из имеющейся отчетности.
Интенсивность Х04 «исправен — исправен, простаивает по ор-
ганизационным причинам (нет водителя, нет шин, бездорожье и
т. п.)» можно принять постоянной величиной, зависящей от вре-
мени простоя автомобилей по организационным причинам. Оп-
ределяются дни простоя по организационным причинам на ос-
новании статистической отчетности АТП. При установлении
конкретной величины А.о4 необходимо проанализировать простои
автомобилей по причинам отсутствия работы, водителя, необес-
печенности шинами, топливом, запасными частями и т. д. и раз-
работать мероприятия по снижению или устранению этих прос-
тоев. В частности, это могут быть мероприятия по улучшению ор-
ганизации МТС на автопредприятии.
266
Интенсивность Х05(£) «исправен — снятие агрегата для отп-
равки его в КР» (агрегатный метод ремонта) определяется по
формуле
м к
W^)= S £<№), (5.10)
m=\k=l
где <р^(£) — плотность распределения наработки до к-го капитального ре-
монта агрегата, k = 1—К;
М - число учитываемых агрегатов автомобиля
и представляет собой параметр потока отказов автомобиля,
связанных с КР его агрегатов. Последовательность вычислений
изложена в работе [16]. Объясняющие уровень интенсивности
Хо5(£) факторы — параметры распределений пробегов до КР агре-
гатов автомобиля.
Интенсивность А.06(£) «исправен — замена агрегата при списа-
нии» определяется по формуле
М N _
Лоб(^)= S ХФиП(£), <5Л1)
т=1п=1
где<р„п(£) - плотность распределения наработки до списания n-го агрегата,
М - число учитываемых агрегатов
и представляет собой параметр потока отказов автомобиля,
связанных со списанием его агрегатов. Последовательность рас-
чета изложена в [16].
Интенсивность Х07 «исправен — исправен, не работает (вы-
ходные и праздничные дни)» также можно принять постоянной
величиной, зависящей от времени простоя в выходные и празд-
ничные дни. Учитывая, что большинство организаций грузоотп-
равителей и грузополучателей в указанные дни, как правило, не
работают, важным мероприятием, влияющим на уровень Х07, яв-
ляется согласование с грузоотправителями режима работы под-
вижного состава в местах погрузочно-разгрузочных работ.
Интенсивность Х08(£) «исправен — списание автомобиля» оп-
ределяется по формуле
267
^08 (^)~
Л(А)
1-FC(£)’
(5.12)
где Fc(L),fc(L) — функция и плотность распределения пробега автомобиля
до списания.
Объясняющими уровень Х.08(Л) факторами являются парамет-
ры распределения пробега автомобиля до списания.
Информационное, методическое и программное обеспечение
для определения пробегов автомобилей до списания разработано
и предложено в работе [72].
Интенсивности восстановления ц10 и ц2о не зависят от пробе-
га и принимаются равными обратным величинам времени на-
хождения автомобиля в КР и ТО-2 соответственно.
Время простоя в указанных состояниях принимается либо в
соответствии с рекомендациями [113], либо по фактическим
простоям на основании статистических данных АТП.
Интенсивность восстановления ц30 определяется временем
простоя автомобиля в ТР. Потребность в ТР выявляется в резуль-
тате наблюдения за работой автомобиля на линии, в процессе
контрольно-диагностических работ и выполнения ТО. Посколь-
ку возникновение неисправностей, устраняемых при ТР, отно-
сится к категории случайных событий, то дать исчерпывающую
конкретную количественную характеристику данному виду ре-
монта не представляется возможным. Поэтому объем работ ТР и
время на его проведение определяются (планируются) посред-
ством удельных норм трудоемкости и времени простоя на 1000 км
пробега. Нормативы удельного времени простоя в ТР установле-
ны статистически для подвижного состава одного типа при про-
беге с начала эксплуатации, составляющем 50—75% пробега до
первого КР [113].
Данные нормативы объема работ и времени их выполнения
корректируются в зависимости от пробега с начала эксплуатации
(Ад). Время простоя автомобиля за одну постановку его в ТР
можно определить, разделив нормативное время простоя в ТР на
параметр (интенсивность) потока отказов, связанных с ним, на
одном и том же интервале пробега с начала эксплуатации автомо-
биля.
Рассчитанное таким образом время простоя автомобиля за
одну постановку его в ТР по интервалам пробега с начала эксплу-
268
атации используется для определения интенсивности перехода
«текущий ремонт — исправен» на данных интервалах пробега ц30у:
РЗОУ~> (5.13)
где dj — время устранения одного отказа нау-м интервале.
Полученные результаты могут быть аппроксимированы.
Используемые в данных расчетах нормативы простоя автомо-
биля в ТР не учитывают фактическую обеспеченность АТП про-
изводственно-технической базой, уровень организации ТО и ре-
монта и ряда других факторов. Это снижает реальность прогноза
коэффициента выпуска. Поэтому в основу определения ц30(£)
целесообразно положить фактические данные о времени простоя
в ТР автомобилей исследуемого АТП. Число отказов (заявочных
ремонтов) автомобилей также устанавливается на основании ста-
тистической отчетности предприятия. Фактическое время прос-
тоя автомобилей в ТР включает в себя и время простоя в ожида-
нии ремонта из-за отсутствия необходимых запасных частей.
Варьируя время простоя в ТР из-за отсутствия запасных частей, а
значит и величину ц30(£), можно количественно оценить измене-
ние величины коэффициента выпуска автомобилей ав в зависи-
мости от обеспеченности АТП запасными частями и проанализи-
ровать влияние снабжения АТП запасными частями на конечные
результаты работы предприятия.
Интенсивности восстановления ц40, ц50, ц60, ц70 можно при-
нять постоянными величинами, не зависящими от пробега L и
определять по фактическому времени простоя на основании ста-
тистических данных конкретного АТП.
Для прогнозирования производственной программы АТП не-
обходима информация о технике-эксплуатационных показателях
работы подвижного состава. Эти данные получают по результа-
там моделирования перевозочного процесса (п. 3.1).
На рис. 5.2 приведена схема информационной базы прогно-
зирования производственной программы АТП. Вся информация
разделяется на постоянную, используемую для всех АТП, и пере-
менную, включающую данные для каждого конкретного предп-
риятия. Выделяются два вида информации: нормативно-спра-
вочная и статистическая. Результаты обработки первичной ста-
269
диетической информации используются для прогнозирования
параметра и ведущей функции потока отказов, коэффициента
выпуска, которые, в свою очередь, образуют информационную
базу для прогноза показателей производственной программы
АТП и прогноза потребности в материальных ресурсах, необхо-
димых для обеспечения прогнозируемой программы. При этом
характеристики нестационарного потока отказов представляют
собой постоянную информацию для АТП, имеющих близкие ус-
ловия эксплуатации, а коэффициент выпуска прогнозируется для
каждого конкретного парка дифференцированно по возрастным
группам автомобилей каждой марки.
Как видно из схемы, исходная информация отличается зна-
чительным разнообразием и большим объемом. Решение задачи
прогнозирования производственной программы и необходимо-
го материально-технического обеспечения с последующей эко-
номической оценкой затрат на производство транспортных ус-
луг практически можно реализовать только с использованием
ЭВМ.
5.3. Рекомендации по формированию
информационной базы прогнозирования
программы производства и его
материально-технического обеспечения
Внедрение разработанных методов и моделей прогнозирования
программы производства и его материального обеспечения в
практику управления АТП (средним и крупным) предполагает
формирование собственной информационной базы расчетов,
под которой следует понимать комплекс исходных данных, ха-
рактеризующих надежность эксплуатируемого подвижного сос-
тава, конкретные условия эксплуатации и организации ТО и ре-
монтов в АТП. Наличие указанной информационной базы на
АТП значительно увеличивает возможный эффект от повышения
объективности принимаемых управленческих решений по разви-
тию микрологистической системы АТП.
Общий подход к формированию единой информационной
базы расчетов программы производства АТП, его материально-
технического обеспечения и соответствующей экономической
оценки издержек состоит в следующем.
270
Информационная база прогнозирования производственной программы АТП
Постоянная информация
Переменная информация
Нормативно-справочная
информация
Статистическая информация
Коды, Норма-
марки, тивы тру-
моде- доемкос-
ли, но- тей ЕО,
мера, ТО-1,нор-
раз- мативы
лич- времени
ные проведе-
приз- ния ТО
наки и ремон- та авто- мобилей
Информация
об эксплуа-
тационной
надежности
деталей,
агрегатов,
автомобилей
Фактическое
время
нахождения
автомобиля
в j-M
состоянии
Информация
о технико-
эксплуата-
ционных
показателях
Информация
о попол-
нении
и списании
автопарка
Информация
о списочном
составе
автомобилей
по гаражным
номерам
nL0
Информация
о состоянии
автомобилей
на начало
планируе-
мого
периода
Информация
- о законах распре-
деления наработок
Интен- Прогноз Возрастная Начальные
сивности /с и ДР- структура вероятности
X, ц ТЭП автопарка состояний автомобилей
I этап
обра-
ботки
Первич-
ная
инфор-
мация
271
Характеристики НПО:
параметр и ведущая
функция потока отказов
Прогноз коэффициента выпуска и других
показателей производственной программы АТП
II этап
обра-
ботки
Рис. 5.2. Схема информационной базы прогнозирования производственной программы АТП
1. На основании анализа всей исходной информации, необ-
ходимой для проведения расчетов (см. гл.З и 4), выявляется пер-
вичная информация, которая должна содержаться в первичных
документах (формах) учета и отчетности. Выделяется информа-
ция, которая может быть получена из существующих в настоящее
время форм.
2. Рационализируются существующие первичные документы
по форме и содержанию. Разрабатываются новые формы первич-
ных документов и технологические процессы обработки их на
предмашинном этапе.
3. Разрабатывается и создается нормативно-справочная база.
4. Разрабатываются программные комплексы по обработке
первичной информации, включающие операционную систему,
библиотеку стандартных программ, пакеты прикладных прог-
рамм.
5. Вся исходная информация организуется в массивы посто-
янной и переменной информации. По характеру содержащейся в
них информации массивы подразделяются на исходные (ИМ),
содержащие первичную информацию; промежуточные (ПМ),
включающие данные, полученные после первого этапа обработ-
ки первичной информации; результирующие (РМ), содержащие
информацию после II этапа обработки исходных данных
(рис. 5.2).
Результирующие, или базовые, массивы, содержащие инфор-
мацию о характеристиках потока отказов деталей и агрегатов, а
также прогнозы коэффициентов технической готовности и вы-
пуска подвижного состава и годовых пробегов по возрастным
группам автомобилей, могут быть организованы в информацион-
ный архив, который хранится на внешних носителях.
Работа по формированию собственной информационной ба-
зы расчетов в АТП (объединении) проводится в процессе внедре-
ния разработанных методов и моделей прогнозирования прог-
раммы производства АТП и его материально-технического обес-
печения. Последний включает в себя ряд этапов (организацион-
но-подготовительный, опытной эксплуатации, промышленной
эксплуатации), каждому из которых соответствует определенная
стадия формирования информационной базы (табл. 5.6).
На организационно-подготовительном этапе уточняются за-
дачи по внедрению новых методов; определяются исполнители —
круг должностных лиц и отделов, связанных по роду своей дея-
272
тельности с планированием программы производства АТП, его
материальным обеспечением; осуществляется подготовка указа-
ний и распоряжений, регламентирующих процесс внедрения на
всех этапах.
Результатом организационно-подготовительного этапа дол-
жен явиться приказ о внедрении новых методов, комплекс пла-
нов-графиков, определяющих перечень работ, сроки их проведе-
ния и исполнителей.
Таблица 5.6
Этапы внедрения методов и моделей прогнозирования
программы производства АТП, его материального
обеспечения и формирования информационной базы расчетов
X. Этап Вид информациях^ Организационно- подготови- тельный Опытная эксплуатация Промышленная эксплуатация
О надежности элементов авто- мобиля Об условиях эксплуатации и проведения ТО и ремонта Формирование информацион- ной базы по данным испыта- ний, АТП. Рас- четы для дефи- цитных и «сверхнорматив- ных» запасных частей из груп- пы ДЛН Формирование информацион- ной базы в пол- ном объеме по планово-отчет- ным данным АТП Формирование информацион- ной базы по дан- ным АТП. Рас- четы для всей группы ДЛН Информацион- ная база в пол- ном объеме с уточнениями Корректировка и наращивание информацион- ной базы по данным АТП. Расчеты по ос- новной номенк- латуре запасных частей В полном объеме
На этом этапе осуществляется теоретическое и практическое
обучение всех работников АТП, которые будут участвовать во
внедрении и практическом использовании методов и моделей,
сборе, обработке и подготовке исходной информации, анализи-
ровать и использовать полученные результаты расчетов.
273
На организационно-подготовительном этапе определяется
номенклатура деталей, узлов и агрегатов, для которых будут
проводиться расчеты потребности на этапах опытной и про-
мышленной эксплуатации, в соответствии с методикой, изло-
женной в п. 3.3.
Предполагается, что на этапе опытной эксплуатации будут
производиться расчеты по деталям, лимитирующим надежность
автомобилей, из них в первую очередь по тем, которые образуют
группу остродефицитных деталей, затем для деталей из группы
ДЛН, по которым зафиксированы сверхнормативные запасы.
На этапе промышленной эксплуатации расчеты производят-
ся по всей основной номенклатуре деталей, из них прежде всего
по дефицитным и «сверхнормативным» деталям, не вошедшим в
группу ДЛН.Информационная база расчетов на организацион-
но-подготовительном этапе формируется на основе данных о на-
дежности деталей, узлов и агрегатов, которые получены в резуль-
тате проведения стендовых, заводских, полигонных, ведомствен-
ных, межведомственных и государственных испытаний, а также в
условиях реальной эксплуатации при соблюдении всех требова-
ний по внедрению обслуживаний и ремонтов. Если проводятся
расчеты для новых моделей подвижного состава, то, как правило,
удается получить только ресурсы до первого отказа деталей и аг-
регатов. Получение другой необходимой информации предпола-
гается с использованием корреляционных уравнений [16].
На организационно-подготовительном этапе сбор и подго-
товка исходной информации для прогнозирования пробегов ав-
томобилей в разрезе марок и возрастных групп на плановый пе-
риод осуществляются в полном объеме.
Динамические ряды среднесуточного пробега ft для прогноза
1С на плановый период могут быть получены из отчетных данных.
Для прогноза может быть использован комплекс трендовых мо-
делей (п. 4.1), [14]. Значение среднесуточного пробега может
быть также получено с использованием результатов моделирова-
ния перевозочного процесса (см. п. 3.1).
Информация о списочном составе и о состоянии автомоби-
лей на начало планового периода может быть получена из лице-
вых карточек автомобилей.
Остановимся подробнее на определении фактического вре-
мени нахождения автомобилей в j-м состоянии и расчете интен-
сивностей перехода X и ц.
274
Среднее фактическое время простоя автомобилей в ТО и ре-
монте, а также по другим причинам (праздники, выходные, без
шин, без водителей, замена агрегата и др.) может быть определе-
но путем обработки данных о простоях, полученных из лицевых
карточек автомобилей и журнала учета подвижного состава, не
вышедшего на линию. Указанные документы заполняются в тех-
ническом отделе АТП на основе данных ЦУПа (группа учета и
анализа).
Способ, позволяющий получить более точные результаты при
определении интенсивностей восстановления, состоит в рас-
смотрении (фиксации состояний) выборки автомобилей по пе-
риоду времени АТ, равному одному дню, для периода времени Т
протяженностью в один месяц (31 день). Сведения о нахождении
каждого автомобиля из выборки в том или ином состоянии Д, мо-
гут быть получены в результате обработки лицевой карточки ав-
томобиля.
Расчет интенсивностей восстановления по указанному спо-
собу рассмотрим на конкретном примере. В течение месяца про-
водились наблюдения за списочным составом парка автоколон-
ны 1109, включающим 250 автомобилей КамАЗ. Автомобили на-
ходились в следующих состояниях:
5] — работа на линии (Л);
S2 — техническое обслуживание (ТО-2);
— текущий ремонт (ТР);
У4 — простои по организационным причинам (отсутствие во-
дителей, резины, запасных частей) (ОРГ);
Д5 — простои по выходным дням (В);
S6 - простои при смене агрегата (СА).
Граф состояний и возможные переходы из одного состояния в
другое показаны на рис. 5.3.
Обработка статистических данных позволила получить мат-
рицу 6-го порядка, элементы которой равны числу переходов
всех автомобилей из 6 указанных состояний в те же состояния.
5124 84 189 105 850 168
42 24 134 0 14 71
808 0 429 0 0 501
21 0 0 212 47 0
779 0 0 41 0 30
275
Рис. 5.3. Размеченный граф состояний процесса
работы автомобилей
Фрагмент таблицы исходных данных показан на рис. 5.4.
Исходная информация для определения интенсивностей восстановления
Гараж- ный номер автомо- биля Дни месяца
1 2 3 4 5 27 28 29 30 31
117 Л Л в Л ТР Л Л ТО-2 в л
117 Л ТО-2 л Л в Л ТО-1 Л л ТР
119 Л ОРГ ОРГ Л • л ТО-2 Л Л ТР ТР
120 Л Л л л СА Л л Р р р
315 Л ОРГ ОРГ л Л Л ТО-1 Л л л
316 СА л л л ТО-2 ТР л л ТР ТР
317 Л л ТО-2 ТР ТР л л СА л л
Рис. 5.4. Фрагмент таблицы исходных данных
276
В результате суммирования значений по всем строкам матри-
цы получим ряд чисел: 6520; 285; 1738; 280; 850; 268. Разделив
каждый элемент строки на соответствующую сумму, получим
матрицу интенсивностей перехода. Интересующие нас интен-
сивности восстановления равны:
0,768 0,013 0,029 0,016 0,130 0,026
0,147 0,085 0,470 0,0 0,049 0,249
0,465 0,0 0,247 0,0 0,0 0,288
0,075 0,0 0,0 0,757 0,168 0,0
0,916 0,0 0,0 0,048 0,0 0,036
0,627 0,0 0,0 0,037 0,0 0,336
На организационно-подготовительном этапе должны быть
рационализированы существующие и разработаны новые формы
первичных документов, в которых фиксируется информация по
надежности эксплуатируемого подвижного состава. Сбор и обра-
ботка указанной информации проводятся на последующих эта-
пах процесса внедрения методики.
Существующие в настоящее время формы учета в АТП не
позволяют получить исходные данные по надежности деталей и
агрегатов, необходимые для обработки с целью получения зако-
нов распределения наработок до и между отказами детали, между
отказами деталей после ремонтно-профилактических воздей-
ствий.
Однако анализ использования существующих форм учета в
технических службах ряда АТП Санкт-Петербурга, Ставрополя
показал, что получение необходимой информации возможно
после:
1) постановки более строгого учета заполнения существую-
щих форм;
2) рационализации ряда форм;
3) разработки нескольких новых форм, использование кото-
рых позволяет произвести перегруппировку и концентрацию не-
обходимой информации о надежности деталей и агрегатов, кото-
рая отражена в настоящее время в различных формах докумен-
тов, но разрозненна и неудобна для обработки.
277
В табл. 5.7 дан перечень необходимой исходной информации
о надежности и приведены существующие в настоящее время
формы учета, на основе которых можно получить указанную ин-
формацию. Однако, как уже было сказано, в таком виде она
непригодна для дальнейшей обработки с целью получения зако-
нов распределения наработок.
Исходная информация формы учета
Таблица 5.7
\ Учетные формы Исходная \ информация \ Лицевая карточка автомо- биля Журнал учета подвижного состава, не вышедшего на линию Лимитная карта на отпуск со склада запасных частей Справка о простоях авто- мобилей КамАЗ по техне- исправностям Акт технического состоя- ния агрегата, предъявляе- мого для списания Карточка складского уче- та материалов Листок учета обслужива- ния и ремонта автомобиля Рапорт диспетчера произ- водства
1. Наработка дета- лей до первого от- каза 2. Наработки дета- лей между отказа- ми 3. Наработка агре- гата до первого КР 4. Наработка агре- гата между КР 5. Наработка агре- гата до списания 6. Наработка авто- мобиля между ТО-2 7. Наработка авто- мобиля до КР до списания 8. Наработка дета- ли между отказами после КР агрегата, В том числе для новой запасной части для восстановлен- ной детали 9. Коэффициенты сменности при КР иТР + + + + + + + + + + + + + .+ + + + + + + + + + + + +
278
Для учета пробегов деталей до отказов и между отказами, аг-
регатов до первого КР и между ними была разработана учетная
форма (рис. 5.5). Разработанная форма заполняется ежедневно
по каждому автомобилю параллельно с заполнением лицевой
карточки автомобиля. Источником информации являются лице-
вая карточка; журнал учета подвижного состава, не вышедшего
на линию; акты технического состояния списываемых агрегатов;
листок учета обслуживаний и ремонтов. Указанные документы
имеют длительный срок хранения, и поэтому при формировании
информационной базы может быть использована информация
прошлых лет.
Форма ИД
Учет пробегов агрегатов и деталей, лимитирующих надежность автомобиля
(марка) гаражный номер
№ капитального ремонта ^--^агрегата, № отказа детали Наименование агрегата, детали 1 2 3
Двигатель 154к 112к
Коленчатый вал ц4кв 207KB
Вкладыши шатунные Вкладыши коренные Гильза цилиндра 57кг 128к 192КВ
Сцепление Картер сцепления в сборе Втулка масляного насоса 97 169
Рис. 5.5. Форма для учета пробегов агрегатов и деталей
Рассмотрим порядок заполнения разработанной формы. В
графах для агрегатов (двигатель, КПП и т. д.) проставляются на-
работки до первого КР и между ремонтами, которые заносятся из
лицевой карточки автомобиля. Если на автомобиле установлен
капитально отремонтированный агрегат, то значения наработок
проставляются с индексом «к».
В графах для деталей проставляются наработки автомобиля с
начала эксплуатации до отказа соответствующей детали. Если де-
279
таль находится на капитально отремонтированном агрегате, то
значения наработок проставляются с индексом «к». Если замена
производилась на восстановленную или бывшую в эксплуатации
деталь, то наработки проставляются с индексами «в» и «г» соот-
ветственно. Сведения об установках новой запасной части, вос-
становленной или бывшей в употреблении детали можно полу-
чить из лимитной карты автомобиля.
Таким образом, из вышеизложенного следует, что собствен-
ная информационная база для расчетов производственной прог-
раммы ее материально-технического обеспечения формируется в
течение всех трех этапов внедрения разработанных методов.
Процесс формирования информационной базы является дли-
тельным и трудоемким, а успех в значительной степени зависит
от ответственности, заинтересованности и уровня квалификации
персонала технической службы АТП (объединения).
В заключение укажем, какие подразделения технической
службы АТП должны заниматься формированием информацион-
ной базы расчетов потребности в запасных частях.
На рис. 5.6 показана типовая структура управления произво-
дственно-технической службой АТП в условиях системы центра-
лизованного управления производством (ЦУП) и выделены под-
разделения; принимающие участие в проведении расчетов пот-
ребности в запасных частях, подготовке исходной информации и
использовании результатов проведенных расчетов.
Сбор, систематизацию и обработку информации по надеж-
ности деталей, узлов и агрегатов осуществляет группа учета и ана-
лиза ЦУПа, в состав которой входят техники по учету и планиро-
ванию. Их работа заключается в приемке первичных информаци-
онных документов для обработки, группировки и систематиза-
ции первичной информации, накоплении по соответствующим
формам и др.
Источниками информации являются документы, функцио-
нирующие в производственно-технической службе (табл. 5.7).
При отсутствии вычислительного центра информацию обраба-
тывает персонал группы с помощью ПЭВМ.
Сбор, систематизацию и обработку исходной первичной ин-
формации для прогнозирования годового пробега осуществляет
технический отдел совместно с группой учета и анализа ЦУПа,
используя информацию планово-экономического отдела АТП.
280
Главный инженер
Рис. 5.6. Схема производственной структуры и управления техни-
ческой службой АТП
5.4. Информационная база
экономической оценки производства
транспортных услуг
малыми предприятиями
Малые автотранспортные предприятия, ИЧП, имеющие от 1 до
10 единиц подвижного состава, не располагают материальной ба-
зой, позволяющей автоматизировать сложные и трудоемкие рас-
четы на основе методов и моделей решения задач логистики
транспорта, рассмотренных в гл. 3, 4. Очевидно, им для повыше-
281
ния объективности принимаемых управленческих решений не-
обходимы нормативно-справочные документы, включающие
таблицы, графики, диаграммы и т. д. При этом основу методичес-
кого обеспечения оценки ряда показателей, входящих в эти нор-
мативно-справочные документы, должны составить методы и
модели, рассмотренные в гл. 3 и 4 настоящего исследования.
Примером нормативно-справочных документов для малых
предприятий и ИЧП могут служить стоимостные таблицы. Стои-
мостные таблицы производства транспортных услуг малыми АТП
должны включать результаты расчета экономических издержек по
статьям затрат себестоимости плюс прибыль, которую может по-
лучить АТП в ходе выполнения данных услуг. Стоимостные табли-
цы автотранспортных услуг включают пять разделов: справочный;
ежегодные постоянные расходы; постоянные расходы; перемен-
ные расходы за 1 км; стоимость транспортных услуг за 1 км.
Предлагаемая форма стоимостных таблиц производства ав-
тотранспортных услуг представлена в табл. 5.8.
Таблица 5.8
Стоимостная таблица производства автотранспортных услуг
месяц год (образец)
Раздел таблицы Тип подвижного состава
бортовые самосвалы фургоны
грузоподъемность, т
<3 3-8 св.8 <3 3-8 св.8 <3 3-8 св.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Раздел 1. Справочный Стоимость подвижного состава, тыс. руб. Размер шин Стоимость шин, тыс. руб. Нормативный пробег шин, тыс. км Стоимость топлива за 1л Раздел 2. Ежегодные постоянные расходы Заработная плата
282
Продолжение
Раздел таблицы Тип подвижного состава
бортовые самосвалы фургоны
грузоподъемность, т
<3 3-8 св.8 <3 3-8 св.8 <3 3-8 св.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Социальное страхова- ние Лицензия Аренда и другие платежи Телефон и почта Освещение, отопление и др. Промежуточный итог Допустимая прибыль Итого Раздел 3. Постоянные расходы За неделю За день За час Раздел 4. Переменные расходы за 1 км Топливо Смазочные материалы ТО и ремонт Шины Амортизация Промежуточный итог Допустимая прибыль Итого Раздел 5. Стоимость транспортных услуг за 1 км. руб. при годовом пробеге, тыс. км 10 20 30 40 50
283
Стоимостные таблицы автомобильного транспорта должны
разрабатываться на самые распространенные транспортные
средства. Они рассчитываются на основе ежегодных расходов
(расходов, не зависящих от того, использовалось ли транспорт-
ное средство) и переменных затрат за 1 км. На первом этапе не-
обходимо заполнить первый (справочный) раздел таблицы. Цены
на материальные ресурсы (топливо, шины) берутся розничные.
Массовая (оптовая) закупка материальных ресурсов не учитыва-
ется, так как многие руководители малых предприятий не в сос-
тоянии покупать оптом.
Выбранные транспортные средства должны быть наиболее
распространенные в своем классе грузоподъемности. Цены на
подвижной состав включают наиболее распространенные моди-
фикации двигателей и одно запасное колесо. Расчеты необходи-
мо проводить по всем имеющимся типам подвижного состава. В
таблице для примера приведены только три типа подвижного
состава.
Методика оценки показателей, входящих во второй, третий и
четвертый разделы, предполагает следующий порядок расчетов:
моделирование периодичности проведения ремонтно-про-
филактических воздействий автомобилей (раздел 3.2);
моделирование характеристик нестационарного потока отка-
зов деталей, агрегатов, автомобилей по интервалам пробега (раз-
дел 3.4);
определение возрастной структуры (по пробегу с начала
эксплуатации) парка автомобилей;
моделирование показателей работы автомобилей с учетом
принципа «точно вовремя» (раздел 3.1);
прогнозирование показателей надежности подвижного соста-
ва: коэффициента технической готовности и выпуска автомобилей
каждой возрастной группы по интервалам пробега (раздел 4.2);
прогнозирование годовых пробегов для автомобилей каждой
возрастной группы (разделы 4.1, 4.2);
прогнозирование числа и трудоемкости ремонтно-профилак-
тических воздействий (ТО, ТР и КР агрегатов) (раздел 4.2);
оценка провозных возможностей парка подвижного состава
(разделы 4.1, 4.2, 4.4);
моделирование потребности в материальных ресурсах (топ-
ливо, запасные части, агрегаты, шины и т. д.) для производства
транспортных услуг (разделы 3.3, 3.4, 4.4);
284
оценка переменных расходов (раздел 4.3);
оценка постоянных расходов (раздел 4.3);
определение итоговых транспортных издержек.
Сбор и обработка исходной информации
Состав исходных данных, необходимых для оценки показате-
лей стоимостных таблиц производства автотранспортных услуг,
приведен в табл. 5.9, 5.10. Он включает в себя нормативно-спра-
вочную (табл. 5.9) и статистическую информацию (табл. 5.10).
Таблица 5.9
Нормативно-справочная информация для расчета показателей
стоимостных таблиц производства транспортных услуг
малыми автотранспортными предприятиями
№ п/п Наименование параметра Еди- ница измере- ния Модель подвижного состава
КамАЗ - 5320 КамАЗ- 5511 ЗИЛ-130
1 Номинальная грузоподъем- ность автомобиля т 8 10 6
2 Нормативный расход топли- ва л/100 км 31 34 26
3 Амортизация зданий и со- оружений % от стоимос- ти в год 2,8 2,8 2,8
4 Норма амортизации автомо- билей, зависящая от пробега % от стоимос- ти 8 9 10
5 Сдельная расценка за пере- возку 1т груза руб. 420 368 480
6 Сдельная расценка за 1 ткм груза по городу руб. 80 80 80
7 Сдельная расценка за 1 ткм груза по дорогам 1-й катего- рии руб. 85 85 85
8 Сдельная расценка за 1 ткм груза по дорогам 2-й катего- рии руб. 89 89 89
9 Сдельная расценка за 1ткм груза по дорогам 3-й катего- рии руб. 90 90 90
285
Продолжение
№ п/п Наименование параметра Еди- ница измере- ния Модель подвижного состава
КамАЗ- 5320 КамАЗ- 5511 Зил-130
10 Норматив премиальных выплат % от зарпла- ты 30 30 30
И Норматив дополнительных выплат % от зарпла- ты 0,1 0,1 0,1
12 Норма рентабельности % 35 35 35
13 Норма расхода моторного масла л/100л топлива 4,1 5,21 6,1
14 Плотность моторного масла т/ м3 0,901 0,901 0,901
15 Норма расхода трансмисси- онного масла л/100л топлива 1,23 2,3 2,67
16 Плотность трансмиссион- ного масла т/ м3 0,95 0,95 0,95
17 Норма расхода консистент- ной смазки л/100л топлива 0,49 0,67 1,2
18 Плотность консистентной смазки т/ м3 0,92 0,92 0,92
19 Норма расхода керосина л/100л топлива 0,5 0,5 0,5
20 Плотность керосина т/ м3 0,84 1,23 1,03
21 Количество шин на автомо- биле без запасного ед 6 6 6
22 23 Нормативный пробег шин Коэффициент, учитываю- щий восстановление изно- шенных шин КМ 70000 1,2 73000 1,2 720000 1,2
24 Стоимость 1 л топлива руб. 1700 1700 1700
25 Стоимость 1 т моторного масла руб. 1200000 1200000 1200000
26 Стоимость 1 т трансмиссионного масла руб. 1540000 1540000 1540000
27 Стоимость 1 т консистентной смазки руб. 1355000 1355000 1355000
28 Стоимость 1 т керосина руб. 1655000 1655000 1655000
29 Стоимость одной шины руб. 800000 800000 800000
30 Балансовая стоимость авто- мобиля руб. 80000000 85000000 70000000
286
Таблица 5.10
Исходные данные для моделирования потоков отказов деталей методом статистических испытаний
№ п/п Наименование параметра Обоз- наче- ние Едини- ца из- мере- ния КамАЗ МАЗ-500 сцепление
двигатель двигатель
порш- невые кольца гильза цили- ндра вал колен- чатый вал колен- чатый корен- ные вкла- дыши гильза цили- ндра нажим- ной диск картер
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 Вид закона распределе- ния наработки новой де- тали (до первого отказа) — — Гамма норм. норм. Вейб. Вейб. норм. Вейб. норм.
Параметры дифференци- альной функции 9 213 233 2,52 2,2 145 1,72 200
распределения наработки новой детали 0,06 64 66 184 155 36 ИЗ 50
2 Вид закона распределе- ния наработки, запасной части (между отказами) Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб.
Параметры дифференци- альной 1,54 2,08 1,46 1,32 1,32 1,32 1,20 1,16
функции распределения наработки запасной части 89 133 117 80 93 71 49 79
3 Вид закона распределе- ния наработки между от-
казами элемента после
проведения РПВ:
а) при выбраковке элемента — — Вейб. Гамма Гамма Вейб. Вейб. норм. Вейб. норм.
287
Продолжение
288
№ п/п Наименование параметра Обоз- наче- ние Едини- на из- мере- ния КамАЗ МАЗ-500 сцепление
двигатель двигатель
порш- невые кольца гильза цили- ндра вал колен- чатый вал колен- чатый корен- ные вкла- дыши гильза цили- ндра нажим- ной диск картер
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
б) при восстановлении эле- мента — — Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. — Вейб. — Вейб.
в) при сохранении элемента Параметры диф. функции распределения наработок между отказами элемента после РПВ: Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Гамма Вейб. Гамма
а) при выбраковке — 2,6 7 8 1,96 1.72 116 1,32 160
138 0,042 0,043 149 123 36 86 50
б) при восстановлении — — 2,12 2,24 1,44 — 2,64 —• 2,56
— 146 157 109 — 100 — 135
в) при сохранении — — 2,48 2,64 1,72 1,5 8 1,16 8
— 168 183 132 107 0,079 73 0,056
4 Признак стратегии заме- ны детали — 0 0 0 0 0 0 0 0
5 Признак подгруппы, в которую входит деталь при групповой замене — 0 0 0 0 0 0 0 0
6 Коэффициент сменности при: КР 1,0 0,9 0,8 0,8 0,8 0,45 0,73 0,27
ТР — 1,0 0,9 0,9 0,85 1,0 0,5 0,8 0,3
7 Вероятности замены де-
тали:
на восстановленную при КР агрегата 0,0 0,1 0,2 0,11 0,0 0,55 0,1 0,7
в ходе сопутствующего ремонта при ТО-2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
на восстановленную де- таль при ТР 0,0 0,05 0,1 0,1 0,0 0,5 0,1 0,7
8 Количество деталей (комплектов на один ав- томобиль) шт. 1 1 1 1 1 1 1 1
9 Цена детали (комплекта) руб. 3,8 9,1 180 129 10,6 9,1 3,25 6,5
10 Вид закона распред, нара- ботки агрегата до списа- — — норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм.
НИЯ
Параметры диф. функции распределения наработки тыс. км 341 300 300 300 400 400
агрегата до списания тыс.км 69,2 90 90 90 100 100
11 Вид закона распределе- ния наработки агрегата до первого КР — — норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм.
Параметры диф. функции тыс. км 170 172 172 172 204 204
распределения наработки агрегата до первого КР тыс. км 52 52 52 52 53 53
289
Продолжение
290
№ п/п Наименование параметра Обоз- наче- ние Едини- ца из- мере- ния КамАЗ МАЗ-500 сцепление
двигатель двигатель
порш- невые кольца гильза цили- ндра вал колен- чатый вал колен- чатый корен- ные вкла- дыши гильза цили- ндра нажим- ной диск картер
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12
12 Вид закона распределе- ния наработки агрегата между КР — — Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. Вейб. 1,56 Вейб. Вейб.
Параметры диф. функции а 1,59 1,56 1,56 2,48 2,48
распределения наработки в 75,6 73 73 73 140 140
13 агрегата между КР Вид закона распределе- ния наработки агрегата до норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм.
списания
Параметры диф. функции тыс. 453 600 600 600 600 600 600
распределения км 100 100 100 100
наработки агрегата до тыс. 91,6 100
списания км
14 Вид закона распределе- ния наработки агрегата до ТО-2 — — норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм. норм.
Параметры диф. функции распределения тыс.км 11,7 12 12 12 12 12
наработки агрегата до ТО-2 тыс.км 2,54 3 3 3 3 3
Нормативно-справочная информация включает в себя:
для автомобиля — информацию о марках и моделях подвиж-
ного состава с указанием года выпуска, нормы расхода топливно-
смазочных материалов, цены на проведение работ по ТО и ре-
монту, цены на запасные части и агрегаты, нормы амортизацион-
ных отчислений и т. д. Пример нормативно-справочной инфор-
мации приведен в табл. 5.9;
для агрегата — сведения о наименованиях и кодах по класси-
фикатору с указанием года выпуска;
для детали, комплекта, сборочной единицы — данные о кодах
по общесоюзному классификатору, обозначения (номер по ката-
логу), наименования по действующей нормативно-технической
документации, признак ремонтопригодности (восстанавливае-
мая или невосстанавливаемая), признак стратегии замен (комп-
лект по главной детали, сборочная единица по минимальному ре-
сурсу одной из деталей, применяемость (число одинаковых эле-
ментов) на одном автомобиле, вес и цена по прейскуранту или по
данным завода-изготовителя.
Статистическая информация, необходимая для оценки пока-
зателей стоимостных таблиц автомобильного транспорта, пред-
ставляет собой комплекс исходных данных, характеризующих
надежность элементов автомобиля и конкретные условия
эксплуатации, организации ТО и ремонтов в АТП (объединении)
(табл. 5.10). Информационная база оценки показателей стоимо-
стных таблиц производства транспортных услуг малыми АТП
формируется на основе данных о результатах экспериментальных
исследований и наблюдений за надежностью новых автомобилей
и капитально отремонтированных агрегатов в условиях крупных
и средних АТП, работающих в соответствующем регионе, полу-
ченных при соблюдении установленных норм и правил эксплуа-
тации, технического обслуживания и ремонта автомобилей.
Исходная информация корректируется по мере накопления
сведений о достигнутом уровне показателей надежности эле-
ментов, изменении условий, интенсивности эксплуатации и ре-
монта.
Сбор исходной информации о надежности элементов автомо-
биля осуществляется в соответствии с типовыми методиками
сбора информации о надежности автомобильной техники при
проведении стендовых, заводских, полигонных, ведомственных,
межведомственных и государственных испытаний, а также в ус-
291
ловиях реальной эксплуатации. Методические рекомендации по
сбору и обработке исходной информации о надежности элемен-
тов автомобиля в условиях реальной эксплуатации даны в разде-
лах 5.1, 5.2 и 5.3 настоящей работы.
Результирующей статистической информацией о надежности
элементов автомобиля являются характеристики нестационарно-
го потока отказов (НПО): параметры и ведущие функции потока
отказов деталей, агрегатов, автомобиля.Определение характерис-
тик НПО осуществляется с использованием метода статистичес-
ких испытаний (метода Монте-Карло) и предполагает вычисле-
ние параметра и ведущей функции потока отказов делали в раз-
резе видов РПВ (ТР, сопутствующий ремонт, КР агрегатов), пара-
метра потока капитальных ремонтов и параметра «потока списа-
ний» агрегатов, параметра потока отказов автомобиля.
Разработанные алгоритмы и программа моделирования ха-
рактеристик НПО деталей, агрегатов автомобиля обеспечивают
получение результатов достаточно высокой точности. Примеры
расчетов и их оценка приведены в приложении 1.
Первичной информацией для определения возрастной струк-
туры парка автомобилей данной модели (марки) и вычисления
начальных вероятностей состояний автомобилей являются:
сведения о списочном составе автомобилей с указанием про-
бега автомобиля с начала эксплуатации на начало планового пе-
риода;
данные о пополнении и списании автомобилей на планируе-
мый период;
сведения о состоянии автомобилей на начало планового пе-
риода.
Расчет пробега на плановый период для автомобилей опреде-
ленного возраста производится на основе прогнозирования ко-
эффициентов технической готовности и выпуска автомобилей
каждой возрастной группы по пробегу с начала эксплуатации с
использованием аппарата марковских случайных процессов, в
соответствии с методикой разработки программы производства
транспортных услуг (раздел 4.2). Используя исходные данные
табл. 5.9 и 5.10, нами проведены расчеты ряда показателей прог-
раммы производства транспортных услуг автомобилями КамАЗ-
5320 и МАЗ-500А, эксплуатирующихся в малых АТП г. Ставропо-
ля (табл. 5.11).
292
Прогноз показателей программы
производства транспортных услуг
Таблица 5.11
№ п/п Наименование показателей Модель подвижного состава
КамАЗ-5320 КамАЗ-5511 ЗИЛ-130
1 Среднесписочное количест- во автомобилей, шт. 12 12 12
2 Коэффициент выпуска 0,632 0,674 0,568
3 Годовой пробег автомобиля 44,8 51,3 63,4
4 Количество ремонтно-про- филактических воздействий (РПВ), ед.
ТО-1 123 118 94
ТО-2 39 40 34
5 Трудоемкость РПВ
ТО-1, чел.-ч 4,51 4,23 3,61
ТО-2, чел.-ч 8,35 8,12 14,5
ТР, чел.-ч/1000км КР агрегатов, чел.-ч 9,54 9,83 6,81
6 Количество КР агрегатов, шт. 4 3 2
двигателей КПП 1 1 1
передний мост 1 1
задний мост 1
рулевое управление 1 1 1
7 Провозные возможности
т 18255 25845 48258
ткм 817824 820682 967226
Необходимая сумма расходов по каждому типу транспортно-
го средства определяется в соответствии с методикой, изложен-
ной в разделе 4.3. Прогноз годового пробега подвижного состава
выполняется по методике, рассмотренной в разделе 4.2.
Переменные расходы за 1 км (промежуточный итог, значение
4е) определяются путем суммирования расходов с 4а) по 4д)
включительно.
Экономические оценки переменных затрат на производство
транспортных услуг включают допустимую прибыль в размере
20%. Для получения величины 4и) необходимо умножить проме-
жуточный итог 4е) на 1,2. Если же предполагается получить при-
293
быль 25%, то умножают на 1,25. Если 30% - то умножают на 1,3
и т. д. Стоимость транспортных услуг за 1 км в пятом разделе
включает постоянные, переменные расходы на транспортное
средство за год и допустимую прибыль (маржинальный доход).
Итоговые транспортные расходы могут быть рассчитаны для
любого числа километров, так, например: итог 1 (2л)) разделить
на прогнозируемый годовой пробег (км) и затем прибавить
итог 2 (4и))
Стоимость (Итог 1)
транспортных услуг = Прогнозируемый + Итог 2.
за 1 км пробега годовой пробег
Примеры расчета стоимостных таблиц производства транспо-
ртных услуг приведены в табл. 5.12.
Таблица 5.12
Стоимостная таблица производства автотранспортных услуг
месяц год (образец)
Разделы таблицы Модель подвижного состава
КамАЗ-5320 КамАЗ-5511 ЗИЛ-130
Раздел 1. Справочный а) стоимость подвижного 1020000 1056000 1024000
состава, тыс. руб. б) размер шин в) стоимость шин, тыс. руб. 985 980 980
г) нормативный пробег шин, 73 70 70
ТЫС. км д) стоимость 1л топлива, руб. 1,7 1,8 1,7
Раздел 2. Ежегодные постоянные расходы, тыс. руб. а) заработная плата 33224,4 34588,8 35722,8
б) лицензия 2052 2052 2052
в) социальные выплаты 16744,1 17431,7 17561,7
г) телефон и почта 780 780 ' 780
д) освещение, отопление 3456 3456 3456
е) и др. 271,25 354,1 378,1
ж) промежуточный итог 56527,75 58662,6 59949,8
з) допустимая прибыль 19784,71 20531,91 20982,43
к) итого 76312,46 79194,51 80932,23
294
Продолжение
Разделы таблицы Модель подвижного состава
КамАЗ-5320 КамАЗ-5511 ЗИЛ-130
Раздел 3. Постоянные расходы, тыс. руб. а) за неделю 1517,8 1782,4 1967,4
б) за день 216,2 254,6 281,0
в) за час 30,8 36,3 40,15
Раздел 4. Переменные расходы за 1 км, руб ./км а) топливо 453,462 478,2 499,2
б) смазочные материалы 20,108 23,54 27,54
в) ТО и ремонт 42,88 40,5 36,5
г) шины 51,142 54,821 69,821
д) амортизация 64 68,2 72,2
е) промежуточный итог 631,592 665,261 741,21
ж) допустимая прибыль 221,05 232,84 259,42
и) итого 852,64 898,10 1000,6
Раздел 5. Стоимость транспорт- ных услуг за 1 км руб. при годо- вом пробеге, тыс. км 10 1856 1978 2058
20 1943 2050 2162
30 2023 2170 2226
40 2089 2234 2334
50 2164 2329 2395
Использование стоимостных таблиц в практической деятель-
ности малых АТП существенно повысит качество принимаемых
управленческих решений на уровне этих предприятий. Эффек-
тивному внедрению стоимостных таблиц производства транспо-
ртных услуг в управление малыми АТП будет способствовать раз-
работанное нами программное обеспечение расчета соответству-
ющих показателей табл. 5.8.
ГЛАВА 6__________________________________
ИНФОРМАЦИОННАЯ ИНТЕГРАЦИЯ
НА ТРАНСПОРТЕ И В ЛОГИСТИКЕ
6.1. Информационная интеграция
как инструмент развития
транспортно-логистической
инфраструктуры
Идеи глобализации и гармонизации в развитии рынка товаров и
услуг продолжают доминировать в теоретических экономических
исследованиях, в практике организации бизнеса и реализации
бизнес-проектов. Практически эти идеи часто материализуются в
форме финансовой или технологической интеграции товаропро-
изводящих компаний, что неизбежно приводит к необходимости
совершенствования транспортно-коммуникационной инфраст-
руктуры. В настоящее время определилось генеральное направ-
ление в этой области, базирующееся на информационно-телема-
тических технологиях и распределенной логистике. Это, прежде
всего, глобальные мобильные системы связи и информационная
интеграция на корпоративном и глобальном уровнях, реализуе-
мая в открытых или комбинированных информационных сетях.
Информационная интеграция необходима для построения еди-
ного информационного пространства логистической цепи, кото-
рое позволяет обеспечить необходимые в современных условиях
скорость, полноту и точность получения нужных для оказания
логистической услуги сведений. Особое значение качество ин-
формационного обеспечения приобретает при использовании
точных технологий управления запасами и доставкой товаров.
Сложность информационной интеграции в логистике обусловле-
на множеством информационных каналов и взаимозависи-
мостью информационных моделей звеньев цепи.
На последнем мировом конгрессе IRU, состоявшемся в мае
2000 г. в Брюсселе, были определены приоритетные направления
в развитии и совершенствовании глобальных транспортно-ло-
гистических технологий на ближайшую перспективу, главными
296
из которых признаны мобильность и Internet. В результате дис-
куссий по данной проблематике был сделан вывод о необходи-
мости перехода к активному сотрудничеству на рынке транспорт-
но-логистических услуг на базе информационной интеграции и
технологической координации, реализуемых с помощью совре-
менных телематических технологий e-mobility, e-business, e-logis-
tics, m-commerce и др.
Под информационными системами (ИС) и информационны-
ми технологиями (ИТ) в современной логистике обычно понима-
ется комплекс программно-технических средств и методов произ-
водства, передачи, обработки и потребления информации в обес-
печивающих товародвижение системах. Доминирующим направ-
лением в развитии ИС и ИТ в логистике является информацион-
ная интеграция на основе современных методов обработки и пе-
редачи данных, определяемая таким относительно новым поняти-
ем, как телематика. Понятийный аппарат в этом новом направ-
лении в большой степени заимствован из современной програм-
мной техники и теории коммуникационных сетей (табл. 6.1.)
Таблица 6.1
Распространенные аббревиатуры, названия и понятия в ИС и ИТ
Аббре- виатура Содержание
CASE Computer Aided System Engineering — модульные средства и технологии проектирования и разработки сложных ИС
CALS Continuous Acquisitions and Life cycle Support — методология и стандарты информационной и функциональной поддерж- ки жизненного цикла (изделий, товаров, услуг и т.п.)
WAP Wireless Application Protocol —протокол беспроводного дос- тупа к БД
CRM Customer Requirements Management —управление взаимоот- ношениями с клиентами (управление потребностью в расп- ределении)
ERP Enterprise Resource Planning —планирование ресурсов предп- риятия. Корпоративная Информационная Система (КИС) ERP-класса.
CSRP Customer Synchronized Resource Planning —планирование ре- сурсов, синхронизированное с потребителями. КИС CSRP- класса (e-business платформа)
297
Продолжение
Аббре- виатура Содержание
DSS Decision Support System —система поддержки принятия ре- шений
SCM Supply Chain Management —управление цепями поставок
LCM Logistics Chain Management —управление логистическими
цепями
ASP Application Service Providers — провайдер ИС (аренда ИС и ПО)
LSP Logistics Service Providers — провайдер логистических услуг
Логистика в ее современной форме немыслима без активного
использования ИТ. Трудно представить себе формирование и ор-
ганизацию работы цепей доставки товаров без интенсивного опе-
ративного обмена информацией, без возможностей быстрого ре-
агирования на потребности рынка. Сегодня практически невоз-
можно обеспечить требуемое потребителями качество товаров и
услуг без применения ИС и программных комплексов для анали-
за, планирования и поддержки принятия коммерческих реше-
ний. Более того, именно благодаря развитию информационных
систем и технологий, обеспечившему возможность автоматиза-
ции типовых технологических операций, логистика стала доми-
нирующей формой организации товародвижения на высококон-
курентных рынках экономически развитых стран. Сама логисти-
ка как наука и как современный организационный инструмент
быстро развивается благодаря активному применению ИС и ИТ
Internet-технологии продолжают интенсивно внедряться в
сферу бизнеса, коммерции, рекламы на рынке транспортных ус-
луг. Особенно сильно интерес к технологиям и возможностям
Internet стал проявляться в связи с применением логистических
принципов в построении транспортных систем. Быстро и уверен-
но развивается российская ветвь Internet, в том числе и в направ-
лении формирования виртуальных транспортно-логистических
служб. Практически уже созданы прототипы виртуальных транс-
портно-логистических центров с функциями:
экспедиторов (www.teleroute.com);
логистико-аналитических информационных центров
(www.baltics.ru);
298
разработчиков маршрутов автоперевозок (www.auto-
transinfo.ги)',
юридических консультантов и страховщиков (www.allinsur-
ance.ru, www.ist.ru,www.kodeks.ru и др.).
Подобные проекты удачно дополняют реализуемую с участи-
ем российской стороны международную программу TEDIM
(табл. 6.2).
Таблица 6.2
Основные информационно-логистические проекты программы TEDIM —
Telematics in Foreign Trade Logistics and Delivery Management
(www.tedim.com)
Проект Содержание
BOPCom Baltic Open Port Communication. Создание открытой коммуникационной системы портов Балтийского ре- гиона. Мониторинг судов и грузов, фрахтовых, погру- зо-разгрузочных работ и складских операций
DMS (Финл.) Delivery Management Systems. Контроль за процессами доставки грузов с оперативной реакцией на отклоне- ние от графиков и расписаний
DelCom (Герм.) Delivery Communications. Разработка инструмента теле- матической координации. Обеспечение информаци- онной совместимости в мультимодальных транспорт- ных операциях с перевалкой и хранением
RailTrack Проект мониторинга грузов на железной дороге. Обеспечение контроля за движением грузов в режиме реального времени при смешанных перевозках. Опре- деление местоположения и состояния груза
RailCom Проект системы информационного сопровождения грузов электронными перевозочными документами (EDI) в стандарте EDIFACT/UN
CustCom Автоматизация и гармонизация таможенных проце- дур между РФ — Финляндией — ЕС на основе EDI- технологий в смешанных перевозках
LogCom (РФ) Проект создания в РФ сети информационно-логисти- ческих центров для выполнения транспортных опера- ций. Региональные транспортные информационно- логистические центры и национальная логистическая сеть
InCentra Проект формирования банка данных для использова- ния в логистических сетях РФ — Финляндии — ЕС. Содержание БД:
299
Продолжение
Проект Содержание
LCCT TEN-telematics (Герм.) условия перевозок; транспортные потоки; реестры предприятий; транспортное законодательство и др. Проект разработки специальных телематических тех- нологий для управления базами данных проекта InCentra
Информационные потоки (ИП), связанные с организацией
производства и распределения товаров, можно разделить на по-
токи уровня отдельного предприятия (микроуровень), и потоки
регионального, государственного или межгосударственного
уровня (макроуровень), формируемые министерствами, ведом-
ствами, торгово-транспортными организациями, комиссиями и
ассоциациями. На уровне предприятия формируются внутрипро-
изводственные ИП, связанные с оперативным управлением ра-
ботой собственных служб, и внешние ИП, связанные с коммер-
ческой деятельностью на рынке транспортно-логистических ус-
луг. Внутрипроизводственные ИП подразделяются на вертикаль-
ные (директивно-формальные), носящие характер приказов,
распоряжений, отчетов, и горизонтальные (неформальные), но-
сящие координационно-справочный характер. Вертикальный
тип ИП определен инструкциями фискальных и законодатель-
ных органов, а также принятой в компании технологией управле-
ния. Он достаточно строго формализован как по форме, так и по
содержанию. Горизонтальный тип ИП может принимать разные
формы в зависимости от уровня развития ИТ в предприятии. В
целом, проблема рационализации ИП (не говоря об оптимиза-
ции) на сегодня плохо исследована и имеются лишь отдельные
рекомендации по их организации, основанные на практическом
опыте. Впрочем, одна из форм рационализации — техническая —
доступна уже сегодня. Она может быть осуществлена в виде внут-
рипроизводственной системы электронного документооборота
на базе стандартных сетевых офисных программных продуктов
или с помощью мощных специализированных систем управле-
300
ния потоками документов и деловых операций типа Staff Ware.
Примерами таких систем являются Lotus Domino1 2, Exchange
2000, GroupWise и др.
Внешние ИП уровня предприятия ориентированы на обеспе-
чение менеджеров, руководителей различных служб и подразде-
лений информацией справочного, делового, законодательного,
аналитического и рекомендательного характера из различных
внешних источников. ИП макроуровня служат для обеспечения
стабильности и согласованности в регулировании торговых и
транспортно-технологических операций внутри стран и между
государствами. Это регулирование осуществляется официальны-
ми государственными и международными организациями и ассо-
циациями.
В качественном отношении ИП также различаются, посколь-
ку для эффективной работы предприятия необходима информа-
ция разного рода: простая справочная; сведения о текущей опе-
ративной работе на местах; специальная, необходимая для при-
нятия управленческих решений. Информация, используемая для
принятия ответственных коммерческих решений, является про-
дуктом высоких информационных технологий (Data Mining), от-
личающихся наукоемкостью и сложностью реализации. Эта ин-
формация получается в результате интеллектуального анализа от-
четных и прогнозных данных, извлекаемых из общего корпора-
тивного хранилища. В современной развитой форме эти техноло-
гии реализуются в виде экспертных систем, для создания кото-
рых применяются сложные нейронные алгоритмы и специаль-
2
ные программные системы .
Одна из серьезных практических проблем документооборота
компаний — ошибки в данных и в процедурах доставки докумен-
тов или информации адресату. Эти ошибки приводят не только к
дополнительным издержкам, задержке отправок товаров, но и
могут являться причиной их утери, срыва контрактов и потери
доверия клиентов. В сложных ЛС они могут привести к обесце-
ниванию технологических, организационных и структурно-фи-
нансовых преимуществ производственной интеграции. В значи-
1 www.lotus.com
2 www.gensym.com
301
Бухгалтерия
поставщика
(заказчика)
Возврат
документов
с ошибками
Бухгалтерия
клиента
Почтовый
сервер
клиента
Почтовый
сервер
банка
Почтовый
сервер
поставщика
(заказчика)
Рис. 6.1. Простейшая схема EDI в системе платежей
Инструкции
банку
Платежные
поручения
Оператор
банка
тельной мере эти проблемы решаются применением систем
электронного документооборота EDI (рис. 6.1, 6.3). ИП в элект-
ронной форме сегодня все чаще применяются в мониторинговых
системах для контроля за движением грузов. В частности, неко-
торые компании используют открытые для клиентов технологии
слежения за движением грузов по номерам товаротранспортных
документов (ТТД) через Internet (BTL Transport&Logistics,
Lufthansa Cargo, Emery Worldwide и др)) (рис. 6.2).
1 www.btl.se.www.traxon.com.www.emervworld.com/tracking/
302
BMTW9W
аСЛРмшмыяг
Air/Ocean Shipment
Tracking
Customs Clearance Status
Tracking
E-mail Tracking
To provide Emery
Worldwide Internet
Shipment Tracking from
your web page, we
recommend calling
Emerv's Track Link Applet
303
Рис. 6.2. Internet-мониторинг по номеру ТТД
Рис. 6.3. Схема информационных потоков в цепях
с транспортно-логистическим центром (ТЛЦ)
Технология EDI достаточно развита и широко представлена в
крупных международных экономических, телематических и
транспортно-логистических программах (TACIS, TEDIM и др.).
Имеются удачные практические реализации этой формы инфор-
мационного обмена на основе стандарта EDIFACT1, например,
на Октябрьской железной дороге. В системах, использующих
EDIFACT, для формализации документов реализуются:
1 www.editrans.ra,www.gost.ru
304
единый синтаксис текста документов;
единый формат представления элементов сообщений;
выбор элементов сообщений из текста документа.
Сама технология EDIFACT включает:
универсальный язык для формализованного описания ком-
мерческих документов;
набор классификаторов (директорий) содержания реквизи-
тов в коммерческих документах (груз, страна, валюта, условия
доставки и т. п.);
набор стандартных форм документов (коносамент, внешне-
торговый контракт, грузовая таможенная декларация, документ
контроля доставки и др.)
Для представления документов в удобных для работы при-
вычных пользовательских форматах применяются прямые и об-
ратные конверторы текстов. Формализация исходных докумен-
тов осуществляется на основе международного стандарта переда-
чи сообщений EDIFACT (ISO 9735). Для часто применяемых
стандартных документов в сфере торговли разработаны типовые
EDIFACT-представления. Сообщения строятся на основе EDI-
FACT-директорий, которые постоянно расширяются. Разработа-
но программное обеспечение для информационного обмена в
стандарте EDIFACT. Сегодня технология EDI развивается в нап-
равлении совершенствования языков информационного обмена
на основе спецификаций XML (Extensible Markup Language) и
OFX (Open Financial Exchange) ’.
В условиях высокой конкуренции возможно формирование
случайных логистических цепей, особенно при наличии разви-
той сети виртуальных экспедиторских и агентских компаний. В
этом случае информационные потоки могут формироваться по
схеме «Потребитель —Экспедитор — Поставщик —Перевозчик» в
открытых (Internet) или закрытых корпоративных макро-сетях.
Сегодня эта схема успешно развивается в форме электронного
фрахта на транспорте. Эффективность этих технологий обеспе-
чивается благодаря высокой степени автоматизации обработки
информационных потоков.
1 www.edocs.al.ru
305
6.2. Перспективные направления
в развитии информационной интеграции
на транспорте и в логистике
Среди перспективных, развивающихся направлений в логистике,
строящихся на информационном базисе и способствующих фор-
мированию распределенных и виртуальных ЛС, следующие:
информационная интеграция на транспорте на основе
Internet и телематики с целью обеспечения глобального трансев-
ропейского мониторинга движения товаров;
развитие сети высокоскоростных платных магистралей с дис-
танционными формами контроля и расчетов;
совершенствование внутреннего и внешнего документообо-
рота в компаниях на основе КИС;
формирование сети виртуальных транспортно-экспедиторс-
ких агентств и посреднических фирм в Internet для обеспечения
самоорганизационных процессов в отношениях между клиента-
ми и поставщиками товаров и услуг;
решение проблем простоя транспорта на границах путем ак-
тивного внедрения технологий «Green Custom», основанных на
электронном документообороте в новом формате XML
(www.edocs.al.ru);
электронные формы контрактов и платежей за товары и услу-
ги в открытых коммерческих системах;
глобальная мобильная связь «трубка-трубка», обеспечивае-
мая низкоорбитальными спутниковыми системами типа
Globalstar, Iridium, Teledesic;
информационная интеграция товаропроизводящих и транс-
портно-обслуживающих компаний с потребителями на платфор-
ме технологий Intemet-Intranet-Extranet-Macronet (рис.6.4);
мобильное управление на основе WAP-технологий и многое
другое.
Рассмотрим подробнее некоторые из характерных для совре-
менной логистики направлений ее развития.
CALS-методология. Благодаря развитию Internet и активиза-
ции деятельности многочисленных виртуальных служб жизнен-
ный цикл услуг по доставке товаров конечному потребителю на-
чинает приобретать вполне конкретные, основанные на типиза-
ции транспортно-технологических, информационных и финан-
306
Инвестиции
ЛОГИСТИКА С ПОЗИЦИЙ РЕАЛИЗАЦИИ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Рис.6.4. Intranet-Internet модели в классической
и распределенной логистике
307
совых операций формы. В силу этого логистика все теснее связы-
вается и все чаще ассоциируется с разработкой и управлением
сложных цепей непрерывной поставки товаров на базе нового
стандарта STEP непрерывной поддержки (информационной и
ресурсной) жизненного цикла товаров и услуг CALS (www.cals.ru,
www.cals.nato.be}.
КИС нового поколения CSRP-класса. На рынке КИС прои-
зошли серьезные изменения. Характерным откликом на потреб-
ности логистических компаний в информационной интеграции
можно считать быстрое эволюционирование КИС из ERP в
CSRP-класс. Причем этот процесс сопровождается расширением
функциональности (табл. 6.3, 6.4) и совместимости логистичес-
ких модулей КИС с другими программными системами
(www.hyperion.com, www.lanit.ru). усилением CRM- и SCM-реше-
ний (www.epicor.com, www.pivotal.com.www.navision.ru,
www.axapta.ru). Появились КИС, ориентированные на малый и
средний бизнес, например, mySAP SMB1 (а также www.navision.ru,
www.platsoft.ru). Сегодня большинство разработчиков крупных
КИС перешло на выпуск систем нового поколения CSRP-класса,
ориентированных на управление распределением (CRM) и ак-
тивный бизнес с применением Internet-технологий. Это mySAP
(www.mysap.com). iBaan — (Baan-V www.baan.ru). АХАРТА
(www.axapta.ru) и др. В то же время активно развиваются совмес-
тимые с КИС SCM-системы, позволяющие эффективно управ-
лять поставками товаров благодаря применению алгоритмов
обеспечения и оптимизации транспортных операций (www.solo-
plan.de, www.losiplan.de.www.transdata.net и др.). На рынке также
появились новые КИС с DSS-решениями, в том числе и отечест-
венные (www.bms.sss.ru. www.frontstep.ru.www.flasman.com.ru.
www.elbrus-tech.ru.www.alfa-system.ru и др.)
Заказные и предметно-ориентированные КИС. С развитием
CASE и переходом разработчиков крупных ИС на СУБД класса
Oracle, MS SQL Server, SyBase открылись огромные возможности
к совершенствованию и модифицированию «коробочных» КИС.
Это обеспечило гибкость в построении уникальных КИС, иск-
лючение свойственной «коробочным» КИС избыточности и по-
вышение качества систем (табл. 6.5).
1 www.mvsap.com
308
Таблица 6.3
Модульная структура и функциональность КИС SAP R/3
SAP R/3
Учет и отчетность логистика управление персоналом электронная торговля
FI Финансы SD Сбыт ИС персона- ла Заказы кли- ентов
СО Контроллинг РР Производ- ство Организаци- онный мене- джмент Электрон- ный каталог
IM Управление инвестиция- ми ММ Управление материаль- ными пото- ками Планирова- ние затрат на персонал Набор сот- рудников Планирова- Электрон- ные платежи Автомати- ческие про- дажи
TR Финансовый менеджмент РМ Обслужива- ние и ремонт оборудова- ния (ТОРО) ние исполь- зования тру- довых ресур- сов Обучение и профессио- нальный рост сотруд- ников Расчет зара- ботной пла- Статус заказа Обратная связь с кли- ентами
ЕС Контроллинг предприятия QM Управление качеством ТЫ Команди- ровки Анализ эф- фективности
ГИС и SCM-решения. На отечественном рынке появились
новые геоинформационные системы (ГИС), локализованные и
обладающие большей функциональностью, чем прежние. Это и
новая версия системы для прокладки международных автомо-
бильных маршрутов MS Autoroute 2002, комплекс ИНГИТ для
расчета оптимальных развозочных маршрутов в крупных городах
РФ (www.ingit.ru). К ИС SCM-класса можно отнести и полностью
русифицированные комплекс «Дороги в 21-й век + Экспедитор»
(www.belcatgo.com) и разработанную на базе PC*Miler-систему
«ТрансЛогистик» (www.trlog.narod.ru).
309
Таблица 6.4
Функциональность контуров «УЧЕТ И ОТЧЕТНОСТЬ» и «ЛОГИСТИКА»
Учет и отчетность
FI СО IM TR ЕС
Главная книга Дебиторы/ кредиторы Специаль- ные регист- ры Бухгалтерс- кий учет Консолида- ция Косвенные затраты Затраты по процессам Затраты по продуктам Учет резуль- татов Планирова- ние, состав- ление бюд- жета Контрол- линг инвес- тиций Прогнозиро- вание, моде- лирование и расчет амор- тизации Учет финан- совых средств Управление рисками Администра- ция ликви- ДОВ ИС менед- жера Планирова- ние работы фирмы Учет прибы- ли по местам Консолида- ция
ЛОГИСТИКА
SD РР ММ РМ QM
ИС сбыта Фактуриро- вание Обработка возвратов Отгрузка и транспорти- ровка Внешняя торговля Поставки Аренда EDI, Internet Ценообразо- вание Заказы Кредитова- ние Контакты Планирова- ние: сбыта потребности в материалах потребности в производ- ственных мощностях Прогнозиро- вание спроса ИС произво- дства Диспетчерс- кое управле- ние Калькуляция затрат Управление производ- ством Управление проектами Закупки Управление запасами Управление складами Инвентари- зация Аттестация поставщи- ков ИС закупок ИС ТОРО Заказы на ТОРО Сервисное ТОРО Планирова- ние предуп- редительных ремонтов ИС качества Планирова- ние и конт- роль качест- ва Сертифика- ты
310
Таблица 6.5
Разработка ИС на базе «коробочных» КИС
Система Адрес
Система «Новости» на базе Lotus Domino Управление складом на базе SAP с Lotus DocFlow Аналитика (DSS) для 1 С: Предприятие Бюджетирование и OLAP на 1С:Предприятие 7.7 Управление розничной торговлей, автосервис и др. на 1С:Предприятие 7.7 Экспедирование и транспортировка на 1 С:Предприятие 7.7 Маршрутизация доставки товара (ГИС), интегри- рованная с 1 С:Предприятие 7.7 www.policom.ru WWW. catalystwms. com www.digdes.ru, www.atrade.ru www.intalev.spb.ru www.pb.ru www.lab.ru www.ingit.ru
Аренда ИС. Вслед за США и странами Западной Европы в РФ
начинает активизироваться бизнес на рынке ASP-технологий.
Создаются специализированные ASP-центры, предоставляющие
ИС в аренду на условиях временной инсталляции или в режиме
удаленного доступа. Уже сегодня известны примеры арендных
контрактов на системы электронной торговли (www.parking.ru),
дистанционного обучения, КИС (www.navision.com,, www.ibs.ru),
СУБД, операционные, почтовые и офисные системы (www.host-
way.ru) и пр.
Виртуальная логистика и экспресс-доставка. Емкость евро-
пейского рынка логистических услуг велика и продолжает посто-
янно увеличиваться. Это рынок огромных потенциальных воз-
можностей для экспедиторов и операторов третьей стороны. И
эти возможности реализуются благодаря гибким e-SCM-решени-
ям, применяемым виртуальными логистическими фирмами и
центрами VLC. Internet и технологии VLC позволяют задейство-
вать не только собственные, но и все доступные ресурсы для ор-
ганизации цепей поставки независимо от формы собственности
и географии. VLC уже сегодня обеспечивают существенное сни-
жение запасов материальных ресурсов в производящих товары
компаниях, увеличивают скорость и точность поставок при сни-
жении транспортных издержек до 10 %. Огромную роль в разви-
тии распределенных ЛС и виртуальной логистики играют компа-
нии, занимающиеся экспресс-Доставкой товаров и строящие
311
свой бизнес на электронных средствах управления и мобильных
системах связи, включая WAP (www.fedex.com, www.ups.com,
www.tnt.ru,www.dhl.com,wap.dhl.com).
Мобильная связь и мобильное управление. С момента начала
коммерческого использования низкоорбитальной спутниковой
системы Iridium (www.iridium.ru) ситуация на рынке глобальной
мобильной связи сильно изменилась. Проект Iridium, благодаря
новым технологиям, снова стал экономически состоятельным.
Появилась новая, более привлекательная коммерчески система
Globalstar (www.globaltel.ru, www.proexim.bos.ru), обеспечивающая
надежную связь и позиционирование абонентов на глобальном
уровне, а также интеграцию с распространенной мобильной сис-
темой GSM. Ведутся активные работы в области повышения ско-
рости обмена информацией в мобильных системах на базе прото-
кола GPRS (General Packet Radio Service) в рамках проектов ICO
Global (www.ico.com) и Teledesic (www.teledesic.com). Эти проек-
ты, завершение которых планируется в ближайшие 2—3 года, поз-
волят поднять использование ИС и ИТ в логистике и транспор-
тировке товаров на еще более высокий уровень и обеспечить нас-
тоящую мобильность в управлении на основе WAP-технологий.
Функциональная и структурная сложность современных
транспортно-логистических сетей обусловливает особые требо-
вания к объемам, качеству и скорости передачи и обработки ин-
формации. Эти требования в значительной степени обеспечива-
ются системами электронного документооборота на локальном и
глобальном уровнях, а также за счет существенного расширения
специализированного информационно-организационного сер-
виса в Internet. Однако совершенно уникальные возможности
для обеспечения истинной мобильности в управлении бизнесом
на рынке транспортно-логистических услуг открываются благо-
даря появлению WAP-Internet-технологий (табл. 6.6).
Идея использовать мобильный телефон не только для голосо-
вого общения, но и для активной работы с текстовой информа-
цией реализовалась с появлением специального протокола дос-
тупа к данным и сетевым сервисным ресурсам WAP. Сегодня
WAP-технологии развиваются быстрыми темпами и имеют много
общего с технологиями Internet. Благодаря новым WAP-телефо-
нам и WAP-органайзерам (Nokia 7110, Nokia 9210, Ericsson R380,
Ericsson MC 218 и др.), имеющим встроенные или размещенные
на SIM-картах браузеры, работа с WAP-сайтами стала удобной и
312
весьма эффективной. Используемый для написания WAP-стра-
ниц язык WML совместим с WEB, и при наличии сопряжения с
Internet (WAP-гейт) можно получать информацию с WEB-серве-
ра. Это открывает широкие возможности для управления инфор-
мационными потоками и достижения настоящей мобильности в
управлении информационными ресурсами компаний (рис.6.5).
Уже сегодня на WAP-совместимых Internet-страницах доступна
не только информация о погоде, расписаниях движения транс-
порта, курсах валют, дорожной обстановке, но и реализованы
GIS-системы и системы мониторинга товаров. Особенно перс-
пективным для развития транспортно-распределительной логис-
тики в направлении обеспечения мобильности управления явля-
ется развитие корпоративных и локальных информационных
WAP-сетей (WLAN) на платформе WAP-Intranet и HomeNet-тех-
нологий1.
Телефон, факс
Электронная
почта
SMS
Internet
Электронные
платежи
Мониторинг
отправок
Доступ к базам
данных
GIS
Рис. 6.5. Функциональные возможности WAP-телефонов
Одним из важнейших преимуществ WAP-технологий в управ-
лении цепями поставок товаров является возможность монито-
ринга и документирования операций, связанных с товародвиже-
нием. Этим обеспечивается не только точность поставок и синх-
1 ИС, реализованные на не ПК-устройствах (встроенные в бытовые или
технологические устройства)
313
ронность во взаимодействии контрагентов, но и ускорение взаи-
морасчетов благодаря быстрой и объективной оценке выполнен-
ных всеми участниками операции объемов работ. В еще большей
степени эти технологии получат развитие с реализацией
в 2003-2005 гг. проектов глобальной мобильной связи
ICO-Teledesic. С введением в коммерческую эксплуатацию пре-
дусмотренных в этих проектах новых высокоскоростных систем
мобильной связи GPRS понятия «мобильный Internet» и «мо-
бильное управление в логистике» совсем потеряют оттенок иск-
лючительности, а транспортно-распределительные технологии
их использующие станут обычными.
Анализ развития логистики и средств информационного
обеспечения и автоматизации управления бизнесом показывает,
что ключевым направлением в развитии информационных тех-
нологий на рынке транспортно-логистических услуг является ин-
теграция информационных потоков и коммуникационное обес-
печение транспортировки товаров. Особое значение качество ин-
формационного обеспечения приобретает при использовании
точных технологий управления запасами и доставкой товаров ти-
па ЛТ. Информационная интеграция сегодня обеспечивается пу-
тем унификации протоколов и средств обмена данными, исполь-
зования открытых технологий (Internet-Intranet), организации
удаленного доступа к данным и мобильного управления (WAP-
Intemet), использования современных модульных e-business ори-
ентированных КИС CSRP-класса для автоматизации управления
на основе биполярной парадигмы (управление собственными
внутренними ресурсами при активном управлении распреде-
лением товаров и услуг на рынке, синхронизированном с клиен-
турой).
Таблица 6.6
WAP-Internet ресурсы
Адрес Содержание
WAP-ориентированные Internet-ресурсы
www.nokia.com www.ericsson. com www.waply.com www. wapwarp. com WAP-телефония, техника и технологии, средства разработки WAP-приложений и WLAN Поисковые машины WAP-ресурсов в Internet
314
Продолжение
Адрес Содержание
www.wapgate.ru www.aspid.ru www.mobilwap.com www.wapholesun.com www.iproject.ru www.mts.ru www.wapforum.org www.sotovik.ru www.smartcity.ru www.mobilecommerce.com Каталог WAP-ресурсов в Internet WAP-конференции, WAP-новости и статьи по WAP Технологии e-commerce и m-commerce
WAP-сайты
wap.mts.ru wap.billing.ru wap.nwgsm.com wap.dhl.com wap.ivolga.ru wap.ubn.ru wap.byx.ru wap.mbtg.ru wap.trifle.net wap.novayagazeta.ru wap.infoart.ru wap.rbc.ru wap.vesti.ru wap.handy.ru Примеры корпоративных WAP-решений Мониторинг доставки почтовых отправлений в компании DHL GIS-решение средствами WAP (города По- волжья) Рынок Челябинска Налоговые и бизнес — справочники по Москве Общеинформационные WAP-сайты: погода, новости, курсы валют, расписания и т. п.
Особенности формирования интегрированной ИС транспорт-
но-логистической компании. Автоматизация управления совре-
менной логистической компанией может осуществляться одним
из следующих способов:
модернизацией существующей ИС путем расширения функ-
циональности под требования логистики;
путем разработки новой, уникальной, поддерживающей ло-
гистические функции и учитывающей'особенности бизнес-про-
цессов компании (заказной вариант);
315
приобретением и настройкой на бизнес-процессы компании
универсальной КИС, имеющей в составе пакета контур «Логи-
стика» («коробочный» вариант);
аренда КИС с логистической функциональностью.
Каждый из перечисленных способов имеет достоинства и не-
достатки. Для каждого характерны определенные внедренческие
проблемы. В частности, для первого способа часто трудноразре-
шимыми являются чисто технические препятствия, связанные с
программированием, совместимостью покупных программных
модулей с имеющейся ИС, масштабированием, администрирова-
нием и т.п. Арендное направление чрезвычайно привлекательно с
экономической точки зрения, но недостаточно отработано орга-
низационно. К тому же круг предоставляемых на условиях арен-
ды КИС пока ограничен. Для заказного варианта характерны вы-
сокие ценовые и алгоритмические риски. Универсальные КИС,
как правило, избыточны, дороги и окупаются только при актив-
ном ведении бизнеса. К тому же серьезную проблему составляет
выбор КИС и организационное обеспечение процесса внед-
рения.
Автоматизацию управления современной компанией логис-
тического типа на основе КИС было бы неверно рассматривать
как самодостаточный процесс реформирования одной из служб
(например, информационной). Это часть общего процесса реин-
жиниринга управления, целью которого являются качественные
изменения как функционального, так и структурного характера.
В силу этого наиболее перспективными являются ИС, разраба-
тываемые с помощью современных CASE-технологий объектно-
го типа (www.rational.com). Такие ИС обеспечивают возможность
оперативно изменять и дорабатывать бизнес-технологии без ос-
тановки производства. По сути, автоматизация управления на ос-
нове КИС и СУБД объектного типа предполагает перманентное
изменение КИС вместе с изменением бизнес-процессов.
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Статистические данные о развитии
автотранспортных предприятий,
выполняющих различные виды перевозок
Таблица П.1.1
Динамика развития АТП,
осуществляющего внутригородские перевозки
Показатель Год
1989 1991 1993 1995 1997
Среднесписочное коли- 402 370 316 253 211
чество автомобилей, шт. Коэффициент техничес- — — — 0,788 0,765
КОЙ готовности Коэффициент выпуска 0,62 0,59 0,53 0,33 0,32
Среднесуточный пробег, 134 150 162,5 151 162
КМ Простой 1 автомобиля, 139 150 172 243 258
дней: в ремонте * 42 51 58 81 89
в исправном состоянии 97 99 114 162 169
в том числе в выходные дни 86 91 97 105 104
* Простои без запасных частей составляют 50—60 % времени ремонта.
Таблица П.1.2
Динамика развития АТП, осуществляющего
пригородные и областные перевозки
Показатель Год
1992 1993 1994 1995 1996
Число автомобилей, шт.: начало года конец года Выручка от реализации, тыс. руб. 140 134 67956 134 115 593648 115 102 н.д. 102 97 2970126 97 74 2177633
318
Продолжение
Показатель Год
1992 1993 1994 1995 1996
Прибыль от реализации, 14890 162855 Н.Д. 353321 346050
тыс. руб. Рентабельность, % 0,22 0,27 Н.Д. 0,12
Простои без запасных частей 546 681
водителей — — — 339 572
Коэффициент выпуска — — — 0,291 0,105
Таблица П.1.3
Технико-экономические показатели АТП, осуществляющего
МГПиМАП
Показатель Год
1993 1994 1995
Среднесписочное количество автомобилей, шт. 236 181 131
Коэффициент выпуска 0,242 0,297 0,315
Рентабельность, % 32,9 24,3 11,4
Число автомобилей, участвую- щих в МГП и МАП, шт. 8 29 31
В том числе на МАП: отечественные 6 8 12
иномарки — — 2
Годовой доход от перевозок, млн руб. 890 2630 6520
Таблица П.1.4
Динамика развития АТП, осуществляющего международные перевозки
Показатель Год
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Общее количество автомобилей, ед. В том числе: 386 351 357 300 230 210 175 149
иномарки отечественные — 2 22 43 58 47 42 48
автомобили 386 349 334 257 172 163 133 101
Коэффициент вы- пуска — 0,448 0,463 0,409 0,459 0,462
Рентабельность, % — — — 4,8 12,4 8,5 5,9 1,0
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Примеры результатов исследования зависимости средне-
годовых пробегов отечественных
и зарубежных автомобилей от срока их службы (Тс)
Таблица П.2.1
Зависимость годовых пробегов автомобилей от срока их службы
(по данным АТП С.-Петербурга)
Модель автомобиля Количе- ство исследу- емых автомо- билей, шт. Пробег автомо- биля в 1-й год эксплуа- тации Уравнение регрессии Параметры уравнения Кор- реля- цией- ное отно- ше- ние
а0
1 3 4 5 6 7 8
ЗИЛ-130 40 60 у = а0-ехр(-а17’с) 63 0,0465 0,881
40 70 у = д0-ехр(-д17’(.) 72 0,091 0,835
30 26 У = <20 + ах / Тс 30,94 -6,964 0,850
74 28 у = ы.р(ай + ахТс) 3,363 -0,037 0,72
86 27 у= ай +ахТс 28,98 -1,136 0,711
ЗИЛ-4502 26 40 у = а0 + ахТс 84,7 -45,5 0,839
27 92 у = ай + ахТс 89,6 1,2 0,899
ЗИЛ ММ3- 43 106 у = ау ъхр(ахТс) 178 -0,27 0,731
555 51 101 у = ay txp(axTc) 151 -0,247 0,741
57 73 у = ау ехр(ахТс) 80 -0,088 0,889
61 85 у = а0-ехр(а17’с) 76 -0,113 0,801
ЗИЛ-130В1 30 71 у = а0-ехр(а17’(.) 76 -0,164 0,777
49 26 у = ай + ахТс 26,335 -1,19 0,847
38 68 у = ау ехр(ахТс) 62 -2,66 0,831
ЗИЛ-133Г 15 21 у = ай + ах/Тс 30,1 -8,75 0,601
КамАЗ-5410 31 37 у = ай + ах/Тс 47,7 -6,35 0,981
29 23 у = ай + ах/Тс 19,7 3,1 0,900
41 30 у = ехр(а0 + а17’с) 3,526 -0,103 0,991
КамАЗ-5320 45 74 у =а0-ехр(а17;) 78 -0,0484 0,931
43 59 У = <20 + ах / Тс 40,66 19,13 0,77
33 24 у = ехр(а0 + ахТс) 3,313 -0,173 0,92
КамАЗ-5511 64 103 у = а0 + ах/Тс 106 -2,5 0,972
30 97 У = ^ 96,62 -0,158 0,894
25 76 у = ай + ах/Те 73,86 1,616 0,864
320
Продолжение
Модель автомобиля Количе- ство исследу- емых автомо- билей, шт. Пробег автомо- биля в 1-й год эксплуа- тации Уравнение регрессии Параметры уравнения Кор- реля- цион- ное отно- ше- ние
«0 «1
1 3 4 5 6 7 8
МАЗ-3205 11 52 у = ехр(а0 + а17’(.) 3,94 0,01 0,620
17 56 у = ехр(а0 + ахТс) 4 0,02 0,800
МАЗ-503 15 82 у = ехр(а0 + а17’(.) 3,98 0,06 0,870
25 66 у = ехр(а0 + ахТс) 1,88 0,05 0,538
МАЗ-500 44 64 y = aQ + ax/Tc 50,33 16,41 0,710
15 56 у = ехр(а0 + ахТс) 4,257 -0,04 0,750
39 68 у = ехр(а0 + ахТс) 4,34 -0,08 0,930
МАЗ-516 20 60 у = ехр(а0 + ахТс) 4,19 -0,04 0,910
КрАЗ-256Б 32 99 у — аа + а}/Тс 59,1 37,26 0,820
62 92 у = ай + а1/Тс 63,52 29,2 0,950
45 70 у = а0-ехр(а1Т<.) 74 -0,055 0,981
КАЗ-608 27 31 у =ехр(а0 + ахТс) 3,277 -0,166 0,830
43 25 у = а0 + ах/Тс 26,52 -3,41 0,899
46 27 у = ехр(а0+ а(Гс) 3,45 -0,08 0,827
Урал-377 15 28 у = а0 + ах / Тс 27,2 -0,3 0,801
ГАЗ-51П 16 25 у = аа + ах/ Тс 28,5 -2,66 0,731
ГАЗ-52 53 53 у=ехр(а0 + а17’(.) 51 -0,161 0,727
43 51 у = ехр(а0 + а17;) 51 -0,153 0,681
38 49 у = ехр(а0 + а17’с) 51 -0,15 0,823
ГАЗ-5201 18 28 у = ехр(а0 + а17’с) 3,199 -0,133 0,820
ГАЗ-5201 46 25 у = ехр(а0 + ахТс) 3,067 -0,051 0,713
ГЗСА-891
ИФА-В50 51 58 у = а0 ехр(ахТс) 61 -0,0587 0,719
Татра-138С 80 89 у = а0-ехр(а1Т£.) 111 -0,147 0,705
61 92 у=а0-ехр(а17’£.) 94,6 0,143 0,725
Татра-148С 53 101 у = а0-ехр(а17’(.) 104,6 -0,158 0,702
38 96 у=аа-ехр(а1Тс) 113,3 -0,194 0,810
47 97 у = а0- ехр(ахТс) 101,5 -0,178 0,735
25 89 у = а0-ехр(а,7’<.) 103,5 -0,158 0,920
53 107 у =а0-ехр(а17’(.) 104,3 -0,126 0,915
64 91 у =а0-ехр(а17;) 102,1 -0,209 0,883
321
Таблица П.2.2
Годовые пробеги автомобилей «Рено» при МАП, тыс. км
Пробег Год эксплуатации Суммарный пробег за три года Средне- годовой, пробег, L г
1-й 2-й 3-й
Средний 42* 83 97 222 74
Минимальный 30 6 71 107 36
Максимальный 70 144 134 348 116
* Предприятие осваивало эксплуатацию этой марки автомобилей.
Таблица П.2.3
Годовые пробеги автомобилей «Вольво» при МАП, тыс. км
Пробег Год эксплуатации Суммар- ный пробег за пять лет Средне- годовой, пробег, Lr
1-й 2-й 3-й 4-й 5-й
Средний 76 99 96 51 78 340 68
Минимальный 7 36 61 4 28 137 27
Максимальный 103 149 160 102 96 610 122
Таблица П.2.4
Годовые пробеги автомобилей МАЗ при МАП, тыс. км
Пробег Год эксплуатации Суммар- ный пробег за четыре года Средне- годовой, пробег, Lr
1-й 2-й 3-й 4-й
Средний 103 57 40 38 238 60
Минимальный 64 15 7 16 102 25
Максимальный 162 82 81 66 391 98
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
Таблица П.3.1
Развитие автомобильного парка Российской Федерации
Показатель Год
1970 1980 1985 1990 1995 2000
Численность парка, млн шт. 4,94 8,10 10,74 12,70 18,60 23,60
В том числе: грузовые 2,46 3,1 3,56 3,62 4,20 4,30
автобусы 0,24 0,33 0,39 0,43 0,70 0,70
легковые 2,24 4,67 6,79 8,56 13,70 18,60
Структура парка, % В том числе: грузовые 49,8 38,3 33,2 27,0 22,62 18,20
автобусы 4,9 4,1 3,6 з,з 3,55 3,00
легковые 45,3 57,6 63,2 69,7 73,83 78,80
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
Таблица П.4.1
Индексы тарифов на грузовые перевозки по видам транспорта
Вид транспорта Год
1992 1993 1994 1995 1996
Транспорт — всего
а* 20,5 18,5 7,6 3,2 —
б 20,5 379 2882 9223 —
В том числе:
Железнодорожный
а 22,2 16,8 9,4 3,1 —
б 22,2 373 3506 10868 —
Автомобильный
а 14,6 20,4 6,1 3,1 1,11
б 14,6 298 1817 5632 6251
* а — цепной индекс;
б — индекс роста к базисному 1991 г.
323
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
Таблица П.5.1
Цены на запасные части к отечественным автомобилям
№ п/п Наименование запасной части, узла или агрегата Модель (марка) подвиж- ного состава Цена*, РУб. Индекс роста цены
1989 г. 1997 г.
1 Вал коленчатый в сборе КрАЗ 115 4200000 36200
2 Головка блока цилиндров КрАЗ 64 864000 13500
3 Шатунные вкладыши КрАЗ 10,3 156000 15141
4 Прокладка головки блока цилиндров КрАЗ 1,2 62400 52000
5 Цилиндро-поршневая груп- па (поршневые кольца, поршни и гильзы) ЗИЛ-130 70 1335600 19080
6 Цилиндро-поршневая груп- па (поршневые кольца, поршни и гильзы) ГАЗ-53 50 980000 19800
7 Комплект вкладышей КамАЗ 23 154128 6701
8 Комплект поршневых колец КамАЗ 1,6 85800 53625
9 Гильза и поршень КамАЗ 21,6 441480 20439
10 Вал коленчатый КамАЗ 129 5772000 44744
11 Блок цилиндров КамАЗ 168 6223620 37045
12 Клапан впускной КамАЗ 1,1 6474 5885
13 Клапан выпускной КамАЗ 2,9 11212 3866
14 Насос масляный КамАЗ 24,3 715000 29424
15 Форсунка КамАЗ 5,4 97500 18056
16 Диск сцепления КамАЗ 9 1560000 173333
17 Вал вторичный КамАЗ 23,5 102645 4368
18 Рессора передняя в сборе КамАЗ 19,3 441168 22858
19 Рессора задняя в сборе КамАЗ 26 371280 14280
20 *—Це Амортизаторы ны 1997 г. приведены с учетом КамАЗ НДС. 11,8 99840 8461
324
ПРИЛОЖЕНИЕ 6
Примеры результатов моделирования
нестационарного потока отказов деталей, агрегатов и узлов отечественных автомобилей
Таблица П.6.1
Характеристики процесса восстановления детали
Поршневые кольца
Двигатель
КамАЗ-5320
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7 Параметр потока отказов, 1/тыс.км со,- Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. П7
0-20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
20-40 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
40-60 0.0006 0.0120 0.0006 0.0120 0.0006 0.0120
60-80 0.0033 0.0782 0.0033 0.0782 0.001 0.0441
80-100 0.0068 0.2144 0.0068 0.2144 0.0017 0.0782
100-120 0.0112 0.4389 0.0112 0.4389 0.0048 0.1743
120-140 0.0132 0.7034 0.0132 0.7034 0.0067 0.3086
140-160 0.0144 0.9920 0.0144 0.9920 0.0095 0.4990
325
Продолжение
326
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км <0/ Ведущая функция потока отказов, отк./авт. П/ Параметр потока отказов, 1/тыс.км <0,- Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ц. Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. П7
160-180 0.0150 1.2926 0.0150 1.2926 0.0100 0.6994
180-200 0.0135 1.5631 0.0135 1.5631 0.0104 0.9078
200-220 0.0136 1.8357 0.0136 1.8357 0.0118 1.1443
220-240 0.0150 2.1363 0.0150 2.1363 0.0136 1.4168
240-260 0.0124 2.3848 0.0124 2.3848 0.0120 1.6573
260-280 0.0097 2.5792 0.0097 2.5792 0.0095 1.8477
280-300 0.0130 2.8397 0.0130 2.8397 0.0130 2.1082
300-320 0.0119 3.0782 0.0119 3.0782 0.0119 2.3467
320-340 0.0116 3.3106 0.0116 3.3106 0.0116 2.5792
340-360 0.0115 3.5411 0.0115 3.5411 0.0115 2.8096
360-380 0.0115 3.7715 0.0115 3.7715 . 0.0115 3.0401
380-400 0.0127 4.0261 0.0127 4.0261 0.0127 3.2946
400-420 0.0119 4.2645 0.0119 4.2645 0.0119 3.5331
420-440 0.0115 4.4950 0.0115 4.4950 0.0115 3.7635
440-460 0.0112 4.7194 0.0112 4.7194 0.0112 3.9880
460-480 0.0113 4.9459 0.0113 4.9459 0.0113 4.2144
480-500 0.0106 5.1583 0.0106 5.1583 0.0106 4.4269
Таблица П.6.2
Характеристики процесса восстановления детали
Гильза цилиндра Двигатель КамАЗ-5320
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7 Параметр потока отказов, 1/тыс.км <0,. Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Ц Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. □7
0-20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
20-40 0.0001 0.0020 0.0001 0.0020 0.0005 0.0100
40-60 0.0003 0.0080 0.0003 0.0080 0.0007 0.0240
60-80 0.0005 0.0180 0.0005 0.0180 0.0012 0.0481
80-100 0.0013 0.0441 0.0013 0.0441 0.0022 0.0922
100-120 0.0014 0.0721 0.0014 0.0721 0.0040 0.1723
120-140 0.0026 0.1242 0.0026 0.1242 0.0059 0.2906
140-160 0.0032 0.1884 0.0032 0.1884 0.0083 0.4569
160-180 0.0029 0.2465 0.0029 0.2465 0.0079 0.6152
180-200 0.0022 0.2906 0.0022 0.2906 0.0122 0.8597
200-220 0.0011 0.3126 0.0011 0.3126 0.0126 1.1122
220-240 0.0007 0.3267 0.0007 0.3267 0.0113 1.3387
240-260 0.0003 0.3327 0.0003 0.3327 0.0115 1.5691
260-280 0.0002 0.3367 0.0002 0.3367 0.0124 1.8176
327
Продолжение
328
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7 Параметр потока отказов, 1/тыс.км <оу Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ц. Параметр потока отказов, 1/тыс.км ©7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7
280-300 0.0001 0.3387 0.0001 0.3387 0.0118 2.0541
300-320 0.0000 0.3387 0.0000 0.3387 0.0112 2.2786
320-340 0.0001 0.3407 0.0001 0.3407 0.0106 2.4910
340-360 0.0000 0.3407 0.0000 0.3407 0.0103 2.6974
360-380 0.0000 0.3407 0.0000 0.3407 0.0129 2.9559
380-400 0.0001 0.3427 0.0001 0.3427 0.0118 3.1924
400-420 0.0000 0.3427 0.0000 0.3427 0.0112 3.4168
420-440 0.0000 0.3427 0.0000 0.3427 0.0124 3.6653
440-460 0.0000 0.3427 0.0000 0.3427 0.0116 3.8978
460-480 0.0000 0.3427 0.0000 0.3427 0.0111 4.1202
480-500 0.0001 0.3447 0.0001 0.3447 0.0107 4.3347
Таблица П.6.3
Характеристики процесса восстановления детали
Вал коленчатый Двигатель КамАЗ-5320
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. п;р Параметр потока отказов, 1/тыс.км и,- Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7
0-20 0.0001 0.0020 0.0001 0.0020 0.0000 0.0000
20-40 0.0001 0.0040 0.0001 0.0040 0.0002 0.0040
40-60 0.0003 0.0100 0.0003 0.0100 0.0006 0.0160
60-80 0.0002 0.0140 0.0002 0.0140 0.0012 0.0401
80-100 0.0005 0.0240 0.0005 0.0240 0.0015 0.0701
100-120 0.0013 0.0501 0.0013 0.0501 0.0028 0.1263
120-140 0.0004 0.0581 0.0004 0.0581 0.0053 0.2325
140-160 0.0014 0.0862 0.0014 0.0862 0.0095 0.4228
160-180 0.0021 0.1283 0.0021 0.1283 0.0102 0.6273
180-200 0.0024 0.1764 0.0024 0.1764 0.0101 0.8297
200-220 0.0011 0.1984 0.0011 0.1984 0.0125 1.0802
220-240 0.0010 0.2184 0.0010 0.2184 0.0140 1.3607
329
Продолжение
330
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. «7 Параметр потока отказов, 1/тыс.км (О,- Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ц. Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. П7
240-260 0.0004 0.2265 0.0004 0.2265 0.0100 1.5611
260-280 0.0002 0.2305 0.0002 0.2305 0.0099 1.7595
280-300 0.0002 0.2345 0.0002 0.2345 0.0127 2.0140
300-320 0.0000 0.2345 0.0000 0.2345 0.0111 2.2365
320-340 0.0000 0.2345 0.0000 0.2345 0.0117 2.4709
340-360 0.0001 0.2365 0.0001 0.2365 0.0122 2.7154
360-380 0.0000 0.2365 0.0000 0.2365 0.0118 2.9519
380-400 0.0000 0.2365 0.0000 0.2365 0.0102 3.11563
400-420 0.0001 0.2385 0.0001 0.2385 0.0117 3.3908
420-440 0.0000 0.2385 0.0000 0.2385 0.0120 3.6313
440-460 0.0000 0.2385 0.0000 0.2385 0.0114 3.8597
460-480 0.0000 0.2385 0.0000 0.2385 0.0108 4.0762
480-500 0.0000 0.2385 0.0000 0.2385 0.0107 4.2906
Таблица П.6.4
Характеристики процесса восстановления детали
Вал коленчатый с вкладышами Двигатель МАЗ-500А
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. QJP Параметр потока отказов, 1/тыс.км “/ Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Пу Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. q;₽
0-20 0.0000 0.0000 0.0000 . 0.0000 0.0001 0.0020
20-40 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0060
40-60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0381
60-80 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0024 0.0862
80-100 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0067 0.2204
100-120 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0090 0.4008
120-140 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0139 0.6794
140-160 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0152 0.9840
160-180 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0145 1.2745
180-200 0.0044 0.0882 0.0044 0.0882 0.0170 1.6152
200-220 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0161 1.9379
220-240 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0156 2.2505
331
Продолжение
332
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. QJ” Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. «7
240-260 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0166 2.5832
260-280 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0165 2.9138
280-300 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0156 3.2265
300-320 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0165 3.5571
320-340 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0161 3.8798
340-360 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0141 4.1623
360-380 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0174 4.5110
380-400 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0153 4.8176
400-420 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0134 5.0862
420-440 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0171 5.4289
440-460 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0141 5.7114
460-480 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0123 5.9579
480-500 0.0000 0.0882 0.0000 0.0882 0.0144 6.2465
Таблица П.6.5
Характеристики процесса восстановления детали
Коренные вкладыши Двигатель МАЗ-500А
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Qf Параметр потока отказов, 1/тыс.км “/ Ведущая функция потока отказов, отк./авт. П, Параметр потока отказов, 1/тыс.км “Г Ведущая функция потока отказов, отк./авт. я;р
0-20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
20-40 0.0004 0.0080 0.0004 0.0080 0.0004 0.0080
40-60 0.0013 0.0341 0.0013 0.0341 0.0016 0.0401
60-80 0.0029 0.0922 0.0029 0.0922 0.0035 0.1102
80-100 0.0059 0.2104 0.0059 0.2104 0.0068 0.2465
100-120 0.0090 0.3908 0.0090 0.3908 0.0104 0.4549
120-140 0.0110 0.6112 0.0110 0.6112 0.0136 0.7275
140-160 0.0244 1.1002 0.0244 1.1002 0.0140 1.0080
160-180 0.0129 1.3587 0.0129 1.3587 0.0165 1.3387
180-200 0.0131 1.6212 0.0131 1.6212 0.0163 1.6653
200-220 0.0122 1.8657 0.0122 1.8657 0.0152 1.9699
220-240 0.0130 2.1263 0.0130 2.1263 1.0163 2.2966
333
Продолжение
334
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Qj” Параметр потока отказов, 1/тыс.км <0,- Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. «7
240-260 0.0136 2.3988 0.0136 2.3988 0.0166 2.6293
260-280 0.0119 2.6373 0.0119 2.6373 0.0155 2.9399
280-300 0.0123 2.8838 0.0123 2.8838 0.0156 3.2525
300-320 0.0148 3.1804 0.0148 3.1804 0.0175 3.6032
320-340 0.0123 3.4269 0.0123 3.4269 0.0153 3.9098
340-360 0.0113 3.6533 0.0113 3.6533 0.0150 4.2104
360-380 0.0131 3.9158 0.0131 3.9158 0.0167 4.5451
380-400 0.0111 4.1383 0.0111 4.1383 0.0147 4.8397
400-420 0.0118 4.3747 0.0118 4.3747 0.0143 5.1263
420-440 0.0135 4.65453 0.0135 4.65453 0.0161 5.4489
440-460 0.0101 4.8477 0.0101 4.8477 0.0136 5.7214
460-480 0.0104 5.0561 0.0104 5.0561 0.0135 5.9920
480-500 0.0102 5.2605 0.0102 5.2605 0.0133 6.2585
Таблица П.6.6
Характеристики процесса восстановления детали
Гильза цилиндра Двигатель МАЗ-500А
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «ТР Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Qf Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км “Г Ведущая функция потока отказов, отк./авт. q;₽
0-20 0.0001 0.0020 0.0001 0.0020 0.0002 0.0040
20-40 0.0001 0.0040 0.0001 0.0040 0.0002 0.0080
40-60 0.0002 0.0080 0.0002 0.0080 0.0024 0.0561
60-80 0.0013 0.0341 0.0013 0.0341 0.0034 0.1242
80-100 0.0030 0.0942 0.0030 0.0942 0.0056 0.2365
100-120 0.0046 0.1864 0.0046 0.1864 0.0109 0.4549
120-140 0.0045 0.2766 0.0045 0.2766 0.0138 0.7315
140-160 0.0037 0.3507 0.0037 0.3507 0.0139 1.0100
160-180 0.0015 0.3808 0.0015 0.3808 0.0156 1.3226
180-200 0.0012 0.4048 0.0012 0.4048 0.0165 1.6533
200-220 0.0004 0.4128 0.0004 0.4128 0.0156 1.9659
220-240 0.0000 0.4128 0.0000 0.4128 0.0161 2.2886
335
Продолжение
336
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км «7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q7 Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км “Г Ведущая функция потока отказов, отк./авт. q;₽
240-260 0.0001 0.4148 0.0001 0.4148 0.0167 2.6232
260-280 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0152 2.9279
280-300 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0165 3.2585
300-320 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0161 3.5812
320-340 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0160 3.9018
340-360 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0158 4.2184
360-380 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0162 4.5431
380-400 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0155 4.8537
400-420 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0153 5.1603
420-440 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0146 5.4529
440-460 0.0000 0.4148 0.0000 0.4148 0.0153 5.7595
460-480 0.0001 0.4168 0.0001 0.4168 0.0141 6.0421
480-500 0.0000 0.4168 0.0000 0.4168 0.0127 6.2966
Таблица П.6.7
Характеристики процесса восстановления детали
Диск нажимной сцепления Двигатель МАЗ-500А
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км °7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q/ Параметр потока отказов, 1/тыс.км “/ Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Пу Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. q;₽
0-20 0.0001 0.0020 0.0001 0.0020 0.0000 0.0000
20-40 0.0000 0.0020 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000
40-60 0.0000 0.0020 0.0000 0.0020 0.0001 0.0020
60-80 0.0009 0.0200 0.0009 0.0200 0.0000 0.0020
80-100 0.0033 0.0862 0.0033 0.0862 0.0001 0.0040
100-120 0.0038 0.1623 0.0038 0.1623 0.0004 0.0120
120-140 0.0075 0.3126 0.0075 0.3126 0.0012 0.0361
140-160 0.0117 0.5471 0.0117 0.5471 0.0020 0.0762
160-180 0.0110 0.7675 0.0110 0.7675 0.0034 0.1443
180-200 0.0091 0.9499 0.0091 0.9499 0.0037 0.2184
200-220 0.0090 1.1303 0.0090 1.1303 0.0057 0.3327
220-240 0.0074 1.2786 0.0074 1.2786 0.0061 0.4549
337
Продолжение
338
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. QJ” Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Q.J Параметр потока отказов, 1/тыс.км “Г Ведущая функция потока отказов, отк./авт. О/
240-260 0.0071 1.4208 0.0071 1.4208 0.0054 0.5631
260-280 0.0082 1.5852 0.0082 1.5852 0.0071 0.7054
280-300 0.0059 1.7034 0.0059 1.7034 0.0065 0.8357
300-320 0.0076 1.8557 0.0076 1.8557 0.0053 0.9419
320-340 0.0076 2.0080 0.0076 2.0080 0.0039 1.0200
340-360 0.0071 2.1503 0.0071 2.1503 0.0037 1.0942
360-380 0.0088 2.3267 0.0088 2.3267 0.0030 1.1543
380-400 0.0089 2.5050 0.0089 2.5050 0.0048 1.2505
400-420 0.0100 2.7054 0.0100 2.7054 0.0045 1.3407
420-440 0.0063 2.8317 0.0063 2.8317 0.0043 1.4269
440-460 0.0072 2.9760 0.0072 2.9760 0.0037 1.5010
460-480 0.0060 3.0962 0.0060 3.0962 0.0041 1.5832
480-500 0.0065 3.2265 0.0065 3.2265 0.0037 1.6573
Таблица П.6.8
Характеристики процесса восстановления детали
Картер сцепления в сборе Двигатель МАЗ-500А
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ojp Параметр потока отказов, 1/тыс.км “У Ведущая функция потока отказов, отк./авт. Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. о7кр
0-20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
20-40 0.0001 0.0020 0.0001 0.0020 0.0000 0.0000
40-60 0.0000 0.0020 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000
60-80 0.0000 0.0020 0.0000 0.0020 0.0001 0.0020
80-100 0.0015 0.0321 0.0015 0.0321 0.0002 0.0060
100-120 0.0017 0.0661 0.0017 0.0661 0.0003 0.0120
120-140 0.0027 0.1202 0.0027 0.1202 0.0008 0.0281
140-160 0.0058 0.2365 0.0058 0.2365 0.0012 0.0521
160-180 0.0093 0.4228 0.0093 0.4228 0.0026 0.1042
180-200 0.0086 0.5952 0.0086 0.5952 0.0043 0.1804
200-220 0.0096 0.7876 0.0096 0.7876 0.0049 0.2886
220-240 0.0084 0.9559 0.0084 0.9559 0.0071 0.4309
339
Продолжение
340
Интервал пробега, тыс. км Вид ремонтно-профилактического воздействия
Текущий ремонт Текущий и сопутствующий ремонт Капитальный ремонт агрегатов
Параметр потока отказов, 1/тыс.км “7 Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ojp Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. ц Параметр потока отказов, 1/тыс.км Ведущая функция потока отказов, отк./авт. п;р
240-260 0.0078 1.1122 0.0078 1.1122 0.0062 0.5551
260-280 0.0065 1.2425 0.0065 1.2425 0.0073 0.7014
280-300 0.0052 1.3467 0.0052 1.3467 0.0050 0.8016
300-320 0.0050 1.4469 0.0050 1.4469 0.0048 0.8978
320-340 0.0050 1.5471 0.0050 1.5471 0.0045 0.9880
340-360 0.0084 1.7154 0.0084 1.7154 0.0039 1.0661
360-380 0.0070 1.8557 0.0070 1.8557 0.0039 1.1443
380-400 0.0083 2.0220 0.0083 2.0220 0.0033 1.2104
400-420 0.0075 2.1723 0.0075 2.1723 0.0050 1.3106
420-440 0.0069 2.3106 0.0069 2.3106 0.0047 1.4048
440-460 0.0067 2.4449 0.0067 2.4449 0.0048 1.5010
460-480 0.0062 2.5691 0.0062 2.5691 0.0036 1.5731
480-500 0.0053 2.6754 0.0053 2.6754 0.0038 1.6493
Таблица П.6.9
Параметр потока отказов автомобиля ЗИЛ-130 и его агрегатов,
10'3/тыс. км (год выпуска 1985—1990)
Наименование агрегата Интервалы пробега автомобиля, тыс.км
0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 110-120 120-140 140-160 160-180 180-200
Двигатель 1,7 3,9 11,5 26,1 52,7 99,5 151,4 196,0 217,1 231,3
Сцепление 14,1 32,0 44,1 51,2 59,3 61,2 64,3 65,11 66,7 68,23
Коробка передач 17,93 33,73 55,93 97,76 87,8 100,19 119,36 111,3 116,7 110,57
Карданная передача 29,3 60,67 63,5 64,1 65,2 66,3 66,4 67,1 66,2 66,7
Мост задний 14,5 28 31,5 36,17 45,67 47,0 49,0 54,8 64,3 65,1
Тормоза 13,3 24,5 42,3 54,67 57,0 58,31 59,21 59,99 61,1 61,3
В целом по автомобилю 910,83 182,8 248,83 330,0 367,67 432,5 509,67 554,3 592,1 603,2
Таблица П.6.10
Параметр потока отказов автомобиля ГАЗ-53А и его агрегатов,
10'3 /тыс. км (год выпуска 1985—1990)
Наименование агрегата Интервалы пробега автомобиля, тыс.км
0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 110-120 120-140 140-160 160-180 180-200
Двигатель 7,2 26,3 56,5 111,3 140,3 183,3 185,4 186,9 188,1 191,0
Сцепление 2,3 9,2 18,0 34,3 39,0 42,2 60,0 63,1 66,4 67,1
Коробка передач 2,7 8,3 16,8 25,0 41,0 63,0 73,0 89,3 95,7 106,3
Карданная передача 2,3 8,2 18,7 31,2 43,5 48,3 53,5 66,0 68,8 74,8
Мост задний 4,2 6,3 10,2 10,8 16,3 15,2 15,2 15,8 21,3 22,7
Тормоза 3,3 14,7 33,6 50,0 44,5 41,3 41,2 50,4 53,1 54,3
В целом по автомобилю 22 73 153,8 262,6 324,6 393,3 428,3 471,5 493,4 516,2
341
342
Таблица П.6.11
Параметр потока отказов автомобиля МАЗ-500А и его агрегатов,
10‘3/км (год выпуска 1985—1990)
Наименование агрегата Интервалы пробега автомобиля, тыс. км
0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 110-120 120-140 140-160 160-180 180-200
Двигатель 18,5 34,2 51,5 75,1 100,6 109,3 120,8 122,3 123,1 124,6
Сцепление 2,8 10,0 17,5 26,0 33,3 38,3 43,0 45,7 46,1 47,2
Коробка передач 7,7 20,0 38,0 57,7 65,7 73,7 72,3 91,3 90,3 92,1
Карданная передача 17,6 17,3 17,4 18,5 18,9 19,2 25,0 26,7 28,1 29,8
Мост задний 0,2 0,2 0,2 1,83 4,17 4,67 5,67 7,33 11,2 11,7
Мост передний 3,83 5,83 11,17 15,8 17,0 20,3 24,67 25,7 27,1 29,1
Рулевое управление 6,83 17,2 31,8 48,5 60,3 57,8 60,3 62,3 63,1 65,1
Тормоза 8,8 26,5 38,33 61,1 72,6 81,6 80,3 79,7 89,3 90,1
Колеса 16,3 17,8 17,7 17,8 17,67 17,83 18,0 18,1 18,2 18,5
В целом по автомобилю 82,56 149,03 224,6 322,33 390,24 422,7 450,4 479,13 496,5 508,2
Таблица П.6.12
Параметр потока отказов автомобиля МАЗ-500Л и его агрегатов,
10"3/км (год выпуска 1985—1990)
Наименование агрегата Интервалы пробега автомобиля, тыс. км
0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 110-120 120-140 140-160 160-180 180-200
Двигатель 76,5 105,5 111,4 143,1 142 146,1 147,2 146,1 148,1 148,9.
Сцепление 23,7 39,8 54,0 53,3 51,5 61,7 62,3 63,5 65,1 67,1
Коробка передач 14,3 32,87 49,7 64,6 78,3 86 114 117,2 118,1 119,0
Карданная передача 34,3 60,0 63,0 59,8 61,2 62,4 63,7 64,1 65 65,3
Мост задний 4,8 9,8 16,2 20,8 23,7 26,7 33,3 32,0 36,7 35,8
Рулевое управление 24,8 51,8 66,7 72,8 71,2 73,1 73,8 75,5 76,1 77,3
Тормоза 41,0 78 99,5 116 129,2 138 139,1 141,3 141,1 143,2
Колеса 4,3 7,0 11,3 15,8 15,0 16,3 18,3 16,5 19,3 18,9
В целом по автомобилю 223,7 384,77 471,8 546,2 572,1 610,3 651,73 656,2 668 676,3
343
ПРИЛОЖЕНИЕ 7
П.7.1. Краткое описание программного комплекса
«Расчет стоимости транспортных услуг»
1. Язык программирования - Реляционная СУБД «Access 7.0»
2. Программный комплекс реализован в среде операционной
системы Windows 95.
3. Назначение.
Программа предназначена для комплексного расчета стои-
мости производства транспортных услуг и установления цен на
перевозки. Программа позволяет оценить показатели надежнос-
ти работы подвижного состава, на основе которых рассчитывает-
ся программа производства транспортных услуг и выполняется
прогноз размеров соответствующих потребляемых материальных
потоков. Программа позволяет прогнозировать годовой пробег,
коэффициент технической готовности и коэффициент выпуска
автомобилей. На основе этих данных рассчитывается себестои-
мость транспортных услуг и устанавливаются цены на транспорт-
ные услуги.
4. Необходимая материально-техническая база:
Для реализации данного программного комплекса требуется
IBM-совместимый персональный компьютер класса 486 и вы-
ше, удовлетворяющий требованиям операционной системы
Windows 95.
5. Исходная информация для расчетов:
В программе имеется возможность создания баз данных для
расчетов, в которых хранится нормативно-справочная и статис-
тическая информация. Состав нормативно-справочной и статис-
тической информации приведен в табл.5.9, 5.10 раздела 5. В лю-
бой момент времени эта информация может быть востребована и
изменена оператором. В базу могут быть добавлены новые или
уточненные данные.
6. Работа с программой начинается с главного окна (рис.
П.7.1) в котором представлены наборы основных компонентов
программы.
В режиме «Таблицы» пользователь имеет возможность изме-
нять или просматривать какие-либо входные или выходные дан-
ные, выбрав для этого нужную ему таблицу. Пример просмотра
результатов расчета параметров потока восстановления детали
автомобиля приведен на рис. П.7.2.
344
Access - Расчет себестоимости : база данных
© Файл Правка Йин Вставка Сервис Qkho 2
гадай агм у г l
□ Т аблицы | (§] Запросы | В Формы | В Отчеты | S Макросы | Ц? Ма
Д kolkr В Справочник агрегатов
В kolspag В Справочник деталей
И koltol
Я kolto2
В konstant
В potok!
Д polok2
В potok3
В potok4
В potok5
В potokS
В i self соеЦ
В spend
В Справочник автомобилей
.............-..................................................................
!^Г>9ск| STMicrosoftWord• Dipfomnewj ^unfitted (640x480x167 tJ..||^MicrosoftAccess
Рис. П.7.1. Главное меню программы
Преимуществом разработанного нами программного комп-
лекса является его модульность. В нем имеются возможности из-
менения, дополнения и удаления любых данных прямо во время
работы с программой.
По мере приобретения навыков работы с программой пользо-
ватель сможет самостоятельно изменять не только данные для
расчета, но и входные и выходные формы в режиме «Формы», а
также сами формулы для расчета каких-либо величин. И все
это — не выходя из программы. Изменения тут же вступают в си-
лу. При желании пользователь, например главный экономист,
может закрыть доступ к программе или к отдельным ее модулям
паролем. Это поможет избежать некорректного изменения дан-
345
346
В
3 в 1, 0,00999999977648258: 0,200000002980232: 0,00999999977648258 : 0,20000000298® 2; 0 0,200000002980232] 0 0.20000000298К 3: 0,00999999977648258 0,400000005960464i 0,00999999977648258 0,400000005961 ’ 4! 0,004999999888241291 0.5* 0,00999999977648258: 0,60000002384 <’
Е7 5i 0! 0,5! 0,00499999988824129 : 0,69999998807',\
jfU 6! 0,0149999996647239! 0,800000011920929: 0,0149999996647239! 7! 0,00499999988824129 0,899999976158142: 0,00499999988824129: 1,10000002384 >' 8! 0,0149999996647239! 1|20000004768372: 0,0149999996647239: 1,39999997615lV 9 0,00499999988824129 J ,29999995231628 0,00499999988824129 I _ 1°Г 0.00999999977648258! _ 1,5! 0,00999999977648258 1,70000004768 > J 11: 0 ,□□499999388824129! 1^0000002384186’ 0,00999999977648258 1,89999997615:-' 12 0,00999999977648258 1,79999995231628 0,00999999977648258 2,09999990463 \ 13: 0,00999999977648258! 2! 0,00999999977648258! 2.29999995231
в 14! 0,0149999996647239! 2,29999995231628j 0,0149999996647239! 2,59999990463', <
15! 0! 2,29999995231628! 0,00499999988824129: 2,70000004768.',
16! 0,0149999996647239: 2,59999990463257! 0,0149999996647239: 17! 0,00999999977648258! 2,79999995231628! 0,00999999977648258: 3,20000004768*- 18 0! 2,79999995231628! 0 3.200000047682J
Рис. П.7.2. Режим редактирования таблицы
ных. Дополнительным преимуществом данного комплекса явля-
ется сохранение в электронном виде результатов программы за
любой период с последующей их архивацией, что позволит избе-
жать образования огромной горы бумажных документов. Прог-
рамма позволяет вывести любые данные в формат самых распро-
страненных текстовых процессоров в режиме «Отчеты». Это по-
может в формировании документов для внешних источников:
клиентов, налоговой инспекции, банков и т. д.
Для управления автоматической обработкой таблиц исход-
ных данных и эксплуатацией задач используются макросы (мак-
ропрограммы), позволяющие автоматически выполнять такие
процедуры как:
математическая и логическая обработка исходных данных о
надежности деталей, агрегатов и узлов автомобиля;
накопление данных в блоке результатов статистического мо-
делирования показателей надежности, загрузка и копирование
данных из таблицы в таблицу для определения общей экономи-
ческой оценки транспортных услуг;
формирование для вывода на печать различных форм отчета.
В режиме «Модули» в программном комплексе представлены
следующие укрупненные модули:
программа ремонта;
прогноз производства транспортных услуг;
программа материально-технического обеспечения;
оценка себестоимости и цены производства транспортных
услуг.
Модуль «Программа ремонта» (рис. П.7.3) предназначен для
выполнения следующих расчетов:
моделирование периодичности проведения ремонтно-про-
филактических воздействий автомобилей;
моделирование характеристик нестационарного потока отка-
зов деталей агрегатов, автомобилей по интервалам пробега;
определение возрастной структуры (по пробегу с начала
эксплуатации) парка автомобилей;
прогнозирование числа и трудоемкости ремонтно-профилак-
тических воздействий (ТО, ТР и КР агрегатов);
прогнозирование показателей надежности подвижного соста-
ва: коэффициентов технической готовности и выпуска автомоби-
лей каждой возрастной группы по интервалам пробега.
347
348
ДМ wl
Расчет потока отказов
Кцц агрегата [ 54*
Код детали | 124
Количество Т0'1
Число реализаций: |
Количество Т 0-2
Количество списаний агрегатов
Запись к| ! i| 1 ► I »11»*| Всего' 9
Рис. П.7.3. Программа ремонта
На рис. П.7.3 видно, что пользователю требуется всего лишь
выбрать автомобиль из базы данных и ввести количество реали-
заций программного цикла. Далее управление берет на себя прог-
рамма. После окончания расчетов пользователь может присту-
пить к расчету количества РПВ, нажав соответствующую кнопку
Результаты работы модуля «Программа ремонта» выводятся в
таблицы, из которых они вызываются другими модулями.
Модуль «Прогноз производства транспортных услуг» пред-
назначен для выполнения следующих расчетов:
моделирование показателей работы автомобилей с учетом
принципа «точно вовремя»;
прогнозирование годовых пробегов для автомобилей каждой
возрастной группы;
оценка провозных возможностей парка подвижного состава
транспортного предприятия.
Модуль «Программа материально-технического обеспече-
ния» предназначена для расчета моделирования потребности в
материальных ресурсах (топливо, запасные части, агрегаты, ши-
ны и т.д.) для производства транспортных услуг.
Модуль «Оценка себестоимости и цены производства транс-
портных услуг» является основным в программе (рис.П.7.4). На
экране представлена входная форма программы. На ней данные,
которые являются индивидуальными для каждого заказа на пере-
возку. Нормативно-справочные данные, которые не требуют
каждодневного ввода, как уже отмечалось выше, хранятся в таб-
лицах. Они вызываются по запросу одного из модулей, что суще-
ственно сокращает время на ввод данных. После ввода индивиду-
альной информации и нажатия кнопки «Поехали» производится
расчет всех комплексных показателей производства транспорт-
ных услуг. Полученные итоговые результаты заносятся в соответ-
ствующую таблицу и могут быть оформлены любым текстовым
процессором в удобочитаемую форму. Точность работы програм-
мы зависит в основном от достоверности исходной информации.
Статистическая информация, необходимая для оценки показате-
лей работы автомобильного транспорта, представляет собой
комплекс исходных данных, характеризующих надежность эле-
ментов автомобиля и конкретные условия эксплуатации, органи-
зации ТО и ремонтов в АТП (объединении).
349
Информационная база оценки показателей стоимостных таб-
лиц производства транспортных услуг АТП формируется на ос-
нове данных о результатах экспериментальных исследований и
наблюдений за надежностью новых автомобилей и капитально
отремонтированных агрегатов в условиях крупных и средних
АТП, полученных при соблюдении установленных норм и правил
эксплуатации, ТО и ремонта автомобилей.
Исходная информация корректируется по мере накопления
сведений о достигнутом уровне показателей надежности эле-
ментов, изменении условий, интенсивности эксплуатации и
ремонта.
ПРИЛОЖЕНИЕ 8
Транспортно-логистические страницы Internet
Таблица П8.1
Логистика в Internet: информационные источники
Адрес Организация Комментарий
www.loginfo.ru КИА-ЦЕНТР Журнал. Логистическая информация
www.loglink.com www.loglink.ru www.logisticsdirectoiv.com Поисковые серверы: логистика и перевозки Логистикоориентиро- ванные информационные ресурсы
www.ropnet.ru/magpack/ Журнал «ЛОГИСТИКА» Аналитические материалы
www, russt ransport.ru Транспортно- информационная сеть Документы, расписания, биржа транспортных услуг
www.transportweb.com Международный транспортный интегратор Транспортные ресурсы: БД, ПО и пр.
www.transoortweeklv.com Еженедельник «Транспортная неделя» Транспортная биржа
www.loggate.infowww.rusgate.com Центр делового сотрудничества (Финляндия) Логистические информационные ресурсы
www.mclog.ru Международный центр логистики. Москва Сертифицированный ELA центр обучения, стажировки, консалтинг
www.asmap-tcc.sob.ru УКЦАСМАП, Санкт-Петербург Обучение (информаци- онно-аналитическое направление)
www.madi.ru/logistics/ КС Л. Москва Обучение, библиогра- фия, новости
www.ciaccntcr.ru КИА Центр Информационно-ло- гистический портал
351
Таблица П8.2
Организации
Адрес Организация Комментарий
www.elalog.org ELA — Европейская Логистическая Ассо- циация Система обучения, статьи, новости, фо- рум, терминологичес- кий словарь, нацио- нальные ассоциации
www.sole.org Совет инженеров ло- гистики Производственная ло- гистика
www.clml.org Совет по логистичес- кому менеджменту, США Программы, обучение, информация, новости в области логистики, журнал
www.unece.org /trans/ ЕЭК ООН, транспорт- ный раздел Официальные доку- менты, новости
www.oecd.fr /сет/ ЕКМТ — Европейская Комиссия министров транспорта Транспортные новос- ти, система ограниче- ний
www.nea.nl Институт проблем транспорта, Нидер- ланды Аналитическая ин- формация
www.iru.org Ассоциация междуна- родных автоперевоз- чиков Официальные доку- менты, система огра- ничений, статьи, но- вости, обучение
www.asmap.ru Ассоциация междуна- родных автоперевоз- чиков РФ
www.mintrans.ru Министерство транс- порта РФ Аналитика, транспо- ртная политика, но- вости
www.iso.ch Международный инс- титут стандартизации Стандарт качества ISO-9000
www.mtb.sob.ru Ассоциация экспеди- торов Северо-Запада РФ Информационные ма- териалы, аналитика, электронный фрахт, экспедиторские фир- мы
352
Таблица П8.3
Программное обеспечение
Адрес Организация Комментарий
www.ctm.ru СТМ ПО для таможенного оформления перево- зок
www.kodeks.net www.referent.ru www.consultant.ru www.earant.ru ИПС — информацион- но-правовые системы Арендные и локальные варианты работы с правовыми БД
www.pivotal.com PIVOTAL Клиентоориентиро- ванное ПО
www.siebel.com www.siebel.ru Siebel Systems CRM — решения для крупного бизнеса
www.saleslogix.com Sales Logix CRM — решения для малого и среднего биз- неса
www.spklabs.com СПУТНИК ИТ Внедрение CRM-сис- тем
www.integprog.ru ИНТЕГПРОГ ИС InterLogistic SCM- класса
www.gorod.ru Город-Инфо КИС и CRM- решения
www.infotranslogistic.ru ИНФОТРАНС ИС для транспортно- логистических цент- ров
wwwXrlg&narQd-ru СовТрак ИС ТрансЛогистик. Автоматизация управ- ления МАП с ГИС функциями
www.solvo.ru Сварог Автоматизация управ- ления складом
www.datafort.ru IBS Аренда КИС Navision и HR системы Босс- Кадровик
www,alphatclccom.ru Современные системы спутниковой связи
www.ts.nm.ru www.ts.allride.ru Тахографы
www.mappy.com ГИС — on line. Маршрутизация
www.raras.ru Автоматизация управления автохозяйством на базе ИС 1С: Предприятие
353
ЛИТЕРАТУРА
1. Абчук В. А., Матвейчук Ф. А., Томашевский Л. П. Справоч-
ник по исследованию операций. — М.: Воениздат, 1979. — 368 с.
2. Акофф Р. Планирование будущего корпорации: Пер. с
англ./ Под ред. В. В. Данилова-Данильяна. — М.: Прогресс, 1985.
- 327 с.
3. Аксенова З.И. Анализ производственно-хозяйственной дея-
тельности автотранспортных предприятий. - М.: Высшая школа,
1980. - 288 с.
4. Андрианов Ю. В. Применение теории марковских процессов
для решения задач технической эксплуатации автомобилей//
Вопросы повышения эффективности и качества работы автомо-
бильного транспорта. — М.: НИИАТ, 1979. — С. 67—79.
5. Анисимова А. П., Юфин В. К. Экономика, организация и
планирование автомобильного транспорта: Учеб, пособие. - М.:
Транспорт, 1986. — 248 с.
6. Ансофф И. Стратегическое управление: Пер. с англ./ Под
ред. А.И. Евсиенко. - М.: Экономика, 1989. — 519 с.
7. Атрохов Н. А. О задаче коммивояжера// Повышение эф-
фективности и качества автотранспортного обслуживания. — М.:
МАДИ, 1989. - С. 72-74.
8. Аунапу Ф.Ф. Научные методы принятия решений в управле-
нии производством. — М.: Экономика, 1974. — 134 с.
9. Афанасьева Н. В. Логистические системы и российские ре-
формы. — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1995. — 147 с.
10. Ахполов И., Геронимус Б. Научные исследования экономи-
ческих проблем И Автомобильный транспорт. - 1979. — № 8. -
С. 15-16
11. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического ана-
лиза. — М.: Финансы и статистика, 1996. — 288 с.
12. Беленький А. С. Исследование операций в транспортных
системах: идеи и схемы методов оптимизации планирования. -
М.: Мир, 1992. - 582 с.
354
13. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика. Интегрирован-
ная цепь поставок. -Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес»,
2001.-640 с.
14. Бережная Е. В., Бережной В. И. Прогнозирование на осно-
ве временных рядов. — Ставрополь: СГТУ, 1994. — 36 с.
15. Бережная Е. В. Методы и модели управления автотранспо-
ртным предприятием в нестабильной экономической среде. -
Ставрополь: Кавказский край, 2000. — 292 с.
16. Бережной В. И., Бережная Е. В. Методы и модели управле-
ния материальными потоками микрологистической системы ав-
топредприятия. — Ставрополь: Интеллект-сервис, 1996. — 155 с.
17. Бережной В. И., Бережная Е. В. Экономико-математичес-
кие методы и модели в примерах и задачах. — Ставрополь: Интел-
лект-сервис, 1996.—188 с.
18. Бережной В. И., Бережная Е. В., Зайцев Е. И. Формирова-
ние комплекса моделей микрологистической системы автотранс-
портного предприятия // Математическое моделирование эколо-
го-экономических систем. Тезисы докладов на Всероссийском
симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные
технологии». — Кисловодск: КИЭП, 1997.
19. Бережной В. И., Морозова Е. В., Зайцев Е. И. Разработка
системы оптимального управления запасами деталей на складах
автопредприятий // Экономический механизм повышения эф-
фективности работы автомобильного транспорта: Сб. научн. тр.
- Л.: ЛИЭИ, 1986. - С. 35-40
20. Бизнес-план. Рабочая книга / В.И. Чернов, Ю.Н. Эйс-
снер. — СПб., 1992. — 68 с.
21. Билибина Н.Ф. Организация материально-технического
снабжения на автотранспорте. — М.: МАДИ, 1982. — 63 с.
22. Будрина Е. В., Божук С. Г. Маркетинг транспортных услуг:
Учеб, пособие. - СПб.: СПбГИЭА, 1995. — 109 с.
23. Вейцман М. Е., Поляк А. М. Стохастическая модель дина-
мической задачи развития автотранспортной организации//
Вопросы повышения эффективности и качества работы автомо-
бильного транспорта. — М., 1979. — С. 9—17.
24. Венцель Е. С. Исследование операций. — М.: Советское ра-
дио, 1972.
25. Вилкас Э. И., Майминас Е. В. Решения: теория, информа-
ция, моделирование. — М.: Радио и связь, 1981. — 328 с.
355
26. Гаджинский А. М. Логистика: Учебник для высших и сред-
них специальных заведений. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.:
ИВЦ «Маркетинг», 2000. — 375 с.
27. Геронимус Б. Л., Максимова Н. И. Совершенствование опе-
ративного планирования доставки продукции автомобильным
транспортом. Рынок и логистика / Под ред. М. Р. Гордона. - М.:
Экономика, 1993. - С. 117—127.
28. Геронимус Б. Л., Цапфин Л. В. Экономико-математические
методы в планировании на автомобильном транспорте. — М.:
Транспорт, 1982. — 192 с.
29. Геронимус Б. Л. Экономико-математические методы в пла-
нировании на автомобильном транспорте. — М.: Транспорт,
1977. - 160 с.
30. Глоссарий по статистике транспорта. — М.: АСМАП, 1994.
-22 с.
31. Голиков Е. А., Пурлик В. М. Основы логистики и бизнес-
логистики. — М.: Изд-во РЭФ, 1993. — 161 с.
32. Голиков Е. А. Маркетинг и логистика. — М.: ИД «Дашков и
К0*, 1999.
33. Гордон М. П. Функции и развитие логистики в сфере това-
рообращения // Риск. - 1993. - № 1.
34. Горев А. Э., Штерн Л. О. Технология, организация и управ-
ление грузовыми автомобильными перевозками: Учеб, пособие.
- СПб.: СПбГАСУ, 1999.
35. Грачев Ю. Н. Транспортировка товаров при экспортно-
импортных и внутренних коммерческих операциях. - М.: Библи-
отека журнала «Внешнеэкономический бюллетень», 1996. — 318 с.
36. Дегтяренко В. Н. Основы логистики и маркетинга. — Рос-
тов н/Д: Экспертное бюро. — М.: Гардарика, 1996. — 120 с.
37. Домнина С. В. Использование логистики в России // Меж-
дународные автомобильные перевозки. — М.: АСМАП, 1996. —
№1,-С. 32-33.
38. Домнина С. В. Методические рекомендации по определе-
нию затрат на перевозки грузов автомобильным транспортом в
международном сообщении. — М.: АСМАП, 1993. — 51 с.
39. Домнина С.В. Логистика — залог вашей прибыли //Между-
народные автомобильные перевозки. - 1993. — № 2. - С. 35—37.
40. Евланов Л. Г Теория и практика принятия решений. - М.:
Экономика, 1984. — 176 с.
356
41. Зайцев Е. И. Информационные технологии в управлении
эксплуатационной эффективностью автотранспорта. — СПб.:
СПбГИЭА, 1998. - 228 с.
42. Зайцев Е. М. Все для перевозок грузов. — СПб.: Закон и
бизнес, 1998. — 98 с.
43. Зайцев Е. И., Цвиринько И. А. СМО-моделирование в ло-
гистике //Организация международных и внутренних перевозок
с применением принципов логистики: Сб. научных трудов. —
СПб.: СПбГИЭУ, 2000. - С. 164-169.
44. Зайцев Е. И., Заметалин И.И., Лукинский В.С. Надежность
транспортных средств: Учеб, пособие. - СПбГИЭА, 1994. — 96 с.
45. Зайцев Е. И., Гринер М. 3. Принципы построения и архи-
тектура информационных систем для крупных транспортно-ло-
гистических компаний // Экономика и менеджмент на транспор-
те: Сб. научных трудов. Вып. 1. — СПб.: СПбГИЭА, 2000. —
С. 69-75.
46. Залманова М. Е. Сбытовая логистика: Учеб, пособие. - Са-
ратов: СГТУ, 1993. - 64 с.
47. Зудилин Л. П. Анализ хозяйственной деятельности предп-
риятий капиталистических стран. — М.: Прогресс, 1992. — 222 с.
48. Инструкция по калькулированию затрат по статьям себес-
тоимости на автомобильном транспорте. Минтранс Российской
Федерации. — М.: ТОО «Информавто», 1994.
49. Инютина К. В. Совершенствование планирования и орга-
низации материально-технического обеспечения производствен-
ных объединений. - Л.: Машиностроение, 1986. — 247 с.
50. Кабашкин И. В. Об опыте разработки и реализации госуда-
рственной транспортной программы Латвии. — М.: Бюллетень
транспортной информации, 1998, — С. 3—5.
51. Каляное Г. Н. CASE структурный системный анализ. — М.:
«ЛОРИ», 1996. - 242 с.
52. Киперман А. Л. Логистика в торговой компании «Вимм-
Билль-Данн». Логистика в современном бизнесе: Сб. материалов
международной конференции 23—24 мая 2001 г. — М.: Изд-во
ГУ-ВШЭ, 2001.
53. Кобринский Н. Е., Майминас Е. 3., Смирнов А. Д. Экономи-
ческая кибернетика. — М.: Экономика, 1982. — 408 с.
54. Кожин А. П., Мезенцев В. Н. Математические методы в
планировании и управлении грузовыми автомобильными пере-
возками: Учебник для вузов. — М.: Транспорт, 1994. — 304 с.
357
55. Козлов В. К. Логистическое обеспечение конкурентного
потенциала фирмы: Автореф. дисс. канд. экон. наук. — СПб.:
Изд-во СПбУЭФ, 1995. - 18 с.
56. Колобов А. А., Омельченко И. Н. Основы промышленной
логистики: Учеб, пособие. — М.: Изд-во МГТУ, 1998.
57. Коробкин А. Д., Мироносецкий Н. В. Оптимизация произво-
дственного планирования на предприятии. — Новосибирск: Нау-
ка, 1978. - 335 с.
58. Костоглодов Д. Д. Макрологистические системы рыноч-
ной экономики. — Ростов-н/Д., 1996. — 147 с.
59. Костоглодов Д. Д., Харькова Л. М. Распределительная ло-
гистика. — Ростов н/Д: Экспертное бюро, 1997.
60. Котиков Ю. Г. Основы теории транспортных систем:
Учеб, пособие. — СПб.: СПбГАСУ, 2000.
61. Кравченко Т. К. Процесс принятия плановых решений. —
М.: Экономика, 1974. — 184 с.
62. Кузнецов Е. С. Техническая эксплуатация автомобилей в
США. — М.: Транспорт, 1992. — 352 с.
63. Кузнецов Е. С. Управление техническими системами: Учеб,
пособие. - М.: МАДИ (ТУ), 1998.
64. Кузнецов И. А., Просов С. К. Модификация метода Кларка-
Райта при решении задач перевозки // Повышение эффектив-
ности и качества автотранспортного обслуживания. — М.: МА-
ДИ, 1989.-С. 69-71.
65. Куренков П. В., Курбатова А. В. О терминологии, исполь-
зуемой при грузовых перевозках с участием различных видов
транспорта //Экономика и менеджмент на транспорте. — СПб.:
СПбГИЭА, 1998. - С. 66-69.
66. Лаврова О.В. Материальные потоки в логистике: Конспект
лекций. - Саратов: СГТУ, 1994. - 36 с.
67. Логистика: Учеб, пособие / Под ред. Б. А. Аникина. — 2-е
изд., перераб. и доп,— М.: Инфра, 2000. — 352 с.
68. Лукинский В. В., Цвиринько И. А. Вероятностная оценка
длительности функционирования циклов логистики// Логисти-
ка: современные тенденции развития: Тезисы докладов междуна-
родной конференции. — СПб.: СПбГИЭУ, 2002.
69. Лукинский В. С., Бережной В. И. Практикум по разработке
трансфинплана АТП с использованием методов прогнозирова-
ния и принятия решений. — Л.: ЛИЭИ, 1987. — 81 с.
358
70. Лукинский В. С., Бережной В. И., Бережная Е. В., Цвиринь-
ко И. А. Логистика автомобильного транспорта. Концепция, ме-
тоды, модели. — М., 2000. — 280 с.
71. Лукинский В. С., Зайцев Е. И. Прогнозирование надежнос-
ти автомобилей. - Л.: «Политехника», 1991. — 224 с.
72. Лукинский В. С., Зайцев Е. И., Бережной В. И. Модели и ал-
горитмы управления обслуживанием и ремонтом автотранспорт-
ных средств: Учеб, пособие. — СПб.: СПГИЭА, 1997. — 122 с.
73. Лукинский В. С., Малов В. Н., Заметалин И. И. Моделиро-
вание международных автомобильных перевозок. Автомобиль-
ный транспорт в условиях рыночных реформ: Сборник научных
трудов. - СПб.: СПбГИЭА, 1995.
74. Лукинский В. С., Пластуняк И. А., Цвиринько И. А. Иерар-
хия методов решения задач автотранспортных перевозок в транс-
портной логистике // ГУУ. Вестник университета. Серия Управ-
ления на транспорте. — М.: ГУУ, 2001. — С. 140—148.
75. Лукинский В. С., Пластуняк И. А., Цвиринько И. А. Совре-
менное состояние и перспективы развития основ теории логис-
тики применительно к транспорту. «Бизнес и Логистика — 2002».
— Сб. матер. IV Московского международного логистического
форума. - М., 2002.
76. Лукинский В. С., Цвиринько И. А. Анализ транспортной
составляющей логистических издержек в зависимости от количе-
ства складов в регионе. Актуальные проблемы управления -2001:
Материалы международной научно-практической конференции:
Вып. 3/ГУУ. М., 2001.
77. Лукинский В. С., Цвиринько И. А. К вопросу о логистичес-
ком подходе к расчету координат расположения склада в регионе.
Организация международных и внутренних перевозок с приме-
нением принципов логистики: Сб. научных трудов.—СПб.:
СПбГИЭУ, 2001.
78. Лукинский В. С., Цвиринько И. А. Варианты решения логис-
тической задачи определения оптимального размера заказа с
применением принципов логистики: Сб. научн. тр. — СПб.:
СПбГИЭУ, 2001.
79. Лукинский В. С., Цвиринько И. А. К вопросу о классифика-
ции моделей в логистических системах. Экономика, экология,
общество России в 21-м столетии: Труды 3-й международной на-
учно-практической конференции. — СПб.: СПбГТУ, 2001.
80. Лукинский В. С., Цвиринько И. А. Актуальные вопросы раз-
вития основ теории логистики. Актуальные проблемы экономи-
ки и транспорта: Сб. научных трудов. — Саратов: СГТУ, 2001.
359
81. Лукинский В. С. и др. Оценка влияния размещения складс-
кой сети на транспортные расходы // Экономика и менеджмент
на транспорте: Сб. науч, трудов. Вып. 2. — СПб.: СПбГИЭУ, 2002.
-С. 99-106.
82. Лукинский В.С и др. Возможности прогнозирования ситу-
ации на рынке транспортных услуг с учетом влияния случайных
и неслучайных параметров. Экономика и менеджмент на транс-
порте: Сб. науч, трудов. — СПб.: СПБИЭА, 1998.
83. Максимов Ю. И. Стохастическое моделирование в плани-
ровании. - Новосибирск: Наука, 1981. — 286 с.
84. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. — М.:
Статистика, 1975. — 424 с.
85. Мандрица В. М., Краев В. Н. Прогнозирование перевозок
грузов на автомобильном транспорте. - М.: Транспорт, 1981. -
152 с.
86. Мартино Д. П. Технологическое прогнозирование. - М.:
Прогресс, 1977. - 584 с.
87. Маслова Т. И. Использование прогнозов при планирова-
нии затрат на перевозки грузов // Вопросы экономики и плани-
рования на автомобильном транспорте. — М.: Транспорт, 1979. —
С. 109-118.
88. Маслова Т. И. Корреляционная модель планирования и
анализа затрат по ТО и ТР подвижного состава // Вопросы совер-
шенствования управления и планирования автотранспортных
предприятий. - М.: МИУ, 1975. — С. 57—66.
89. Матвеев А. Н. Планирование эффективной работы авто-
мобильного транспорта с помощью экономико-математических
методов и ЭВМ. - М., 1977. — 52 с.
90. Международные автомобильные перевозки: Экономичес-
кие и управленческие аспекты (часть II): Учеб, пособие / Под ред.
Ю. С. Сухина, В. С. Лукинского. — СПб.: СПбГИЭАУ, 2001. —
204 с.
91. МиротинЛ. Б., Ташбаев Ы. Э. Интермодальные и мультимо-
дальные системы / Транспорт // ВИНИТИ. 1992. - № 1. — С. 3—9.
92. Нагловский С. Н. Экономика и надежность логистических
контейнерных систем. — Ростов-н/Д: РГЭА, 1996. — 139 с.
93. Назаров К. М. Моделирование функционирования авто-
мобильного парка методом динамики средних. — М.: МАДИ,
1979, вып. 171.-С. 88-89.
360
94. Нейлар Т. и др. Машинные имитационные эксперименты
с моделями экономических систем. — М.: Мир, 1975. — 500 с.
95. Неруш Ю. М. Коммерческая логистика. —М.: «Банки и
биржи» ЮНИТИ, 1997,- 272 с.
96. Неруш Ю. М. Логистика: Учебник. -2-е изд. перераб. и
доп. - М.: ЮНИТИ—ДАНА, 2000. - 375 с.
97. Никифоров В. С. Основы логистики на водном транспорте:
Учеб, пособие. — Новосибирск, НГАВТ, 1995. — 80 с.
98. Николайчук В. Е. Логистика — СПб., 2001.
99. Николин В. И., Мочалин С. М., Витвицкий Е. Е. и др. Про-
ектирование автотранспортных систем доставки грузов. - Омск:
Изд-во СибАДИ, 2001.
100. Новиков О. А., Нос В. А. и др. Логистика: Учеб, пособие. —
СПб.: СЗПИ, 1996.- 112 с.
101. Новиков О. А., Семененко А. И. Производственно-коммер-
ческая логистика: Учеб, пособие. — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1993.
-Ч. 1 - 164 с.
102. Новиков О. А., Уваров С. А. Логистика: Учеб, пособие. -
СПб: Изд-во СПбГИЭА, 1995.
103. Нормативно-справочные материалы к расчетам эконо-
мической эффективности новой техники, улучшения качества
продукции и надбавок к оптовым ценам на эффективность. - М.:
НАМИ, НИИАТ, 1986.
104. Организация, планирование и управление в автотранс-
портных предприятиях / Под ред. М. П. Улицкого. — М.: Транс-
порт, 1994. — 328 с.
105. Основы логистики: Учеб, пособие / Под ред. Л. Б. Миро-
тина и В. И. Сергеева. — М.: Инфра-М, 1999.
106. Основы научного управления социально-экономически-
ми процессами: Учебник / Под ред. Р. А. Белоусова, А. 3. Селез-
нева. — М.: Мысль, 1984. — 432 с.
107. Персианов В. А., Скалов К. Ю., Усков Н. С. Моделирование
транспортных систем. — М.: Транспорт, 1972. — 208 с.
108. Питерс Т., Уотермен Р. В поисках эффективного управ-
ления. — М.: Прогресс, 1986. — 320 с.
109. Платонов В. С., Стаханов В. Н. Формирование инфраст-
руктуры рынка средств и производства. - Ростов-н/Д., Изд-во
Рост, ун-та, 1993. — 104 с.
НО. Плетнева Н. Г., Заметалин И. И., Малов В. Н. Стратегия
развития автотранспортного предприятия с использованием ли-
361
зинговых операций Автомобильный транспорт в условиях ры-
ночных реформ: Сб. научных трудов. - СПб.: СПбГИЭА, 1995. -
С. 59-62.
111. Плоткин Б. К. Введение в коммерцию и коммерческую
логистику: Учеб, пособие. — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996. —
171 с.
112. Плужников К. И. Транспортно-экспедиционное обслужи-
вание // Учеб, пособие. — М.: АСМАП, 1996. — 350 с.
113. Плужников К. И. Экспедиторская транспортная докумен-
тация // Бюллетень транспортной информации. - 1997. — № 10. —
С. 18-27.
114. Положение о техническом обслуживании и ремонте под-
вижного состава автомобильного транспорта,— М.: Транспорт,
1986. - 72 с.
115. Попов А. В. Теория и организация американского мене-
джмента. - М.: Изд-во МГУ, 1991. — 152 с.
116. Практикум по логистике: Учеб, пособие / Под ред.
Б. А. Аникина. М.: Инфра-М, 1999. — 270 с.
117. Промыслов Б. Д., Жученко И. А. Логистические основы уп-
равления материальными и денежными потоками (проблемы,
поиски, решения). — М.: «Нефть и газ», 1994. —102 с.
118. Рабочая книга по прогнозированию. Редкол.: И. В. Бес-
тужев-Лада (ответственный редактор). — М.: Мысль, 1982. — 430 с.
119. Родников А. И. Логистика: Терминологический словарь. —
М.: Экономика, 1995. — 252 с.
120. Развитие систем управления: структура, функции, нор-
мативы / Г. С. Одинцова и др. — Киев, Наукова думка, 1989. —
199 с.
121. Резер С. М. Управление транспортом за рубежом. — М.:
Наука, 1994. — 315 с.
122. Рекомендации по составлению бизнес-плана для автот-
ранспортных предприятий, выполняющих международные авто-
мобильные перевозки. — М.: АСМАП, 1994. — 40 с.
123. Рельян Я. Р. Аналитическая основа принятия управлен-
ческих решений. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 208 с.
124. Ротенберг Р. В. Оценка надежности работы автопарка //
Автомобильная промышленность. — 1974. — № 1. — С. 23—24.
125. Рыжова О. А. Организация материальных потоков в «тол-
кающих» и «тянущих» системах производства: Конспект лекций.
- Саратов: СГТУ, 1995. - 28 с.
362
126. Рынок и логистика / Под ред. М.П. Гордона. — М.: Эко-
номика, 1993. — 144 с.
127. Саати Т. А., Кернс К. Аналитическое планирование. Ор-
ганизация систем. — М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.
128. Санков В. Г. Проблемы разработки эффективных логис-
тических стратегий организации региональных материально-
транспортных потоков. — Автореф. дисс. докт. экон. наук. —
СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1994. - 32 с.
129. Семененко А. И. Предпринимательская логистика. —
СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1994. - Ч. 1-2. - 299 с.
130. Семененко А. И,. Сергеев В. И. Теоретическая логистика.
131. «Семь инструментов качества» в японской экономике. —
М.: Изд-во стандартов, 1990 — 88 с.
132. Сергеев В. И. Логистика: Учеб, пособие. — СПб.: СПбГИ-
ЭА, 1995. - 131 с.
133. Сергеев В. И. Менеджмент в бизнес-логистике. — М.:
«ФИЛИНЪ», 1997. - 772 с.
134. Сердюкова Л. О. Транспортно-складская логистика цеха:
Конспект лекций. - Саратов: СГТУ, 1995. — 28 с.
135. Ситников О. С., Игудесман Я. Е., Руденков В. М. Оптими-
зация планирования и организации ремонтного производства. -
Минск: БГУ, 1977,- 134 с.
136. Смехов А. А. Основы транспортной логистики. — М.:
Транспорт, 1995. — 200 с.
137. Смехов А. А. Маркетинговые модели транспортного рын-
ка. — М.: Транспорт, 1998.
138. Статистическое моделирование и прогнозирование:
Учеб, пособие / Под ред. А. Г. Гранберга. — М.: Финансы и статис-
тика, 1990. — 389 с.
139. Стаханов В. И., Украинцев В. Б. Теоретические основы
логистики. — Ростов н/Д.: «Феникс», 2001.
140. Стерлинг А. Р., Тупин Т. В. Стратегическое планирование
в промышленных корпорациях США. — М.: Прогресс, 1990. -
222 с.
141. Столярова М. Д. Трансфинплан автотранспортного
предприятия, объединения. — М.: Транспорт, 1990.
142. Сухин Ю. С. Международные автомобильные перевозки и
перспективы их развития. — М.: АСМАП, 1995. — 54 с.
143. Сыроежин И. М. Планомерность. Планирование. План:
теоретические очерки. — М.: Экономика, 1986. — 248 с.
363
144. Taxa X. Введение в исследование операций. — М.: Мир,
1985. - 976 с.
145. Теория прогнозирования и принятия решения / Под ред.
С.А. Саркисяна. — М.: Высшая школа, 1977. — 351 с.
146. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для ву-
зов. — 4-е изд. перераб. и доп. / Е. С. Кузнецов, А. П. Болдин,
В. М. Власов и др. — М.: Наука, 2001.
147. Транспортная логистика: Учебник для транспортных ву-
зов / Под общей ред. Л.Б. Миротина. — М.: «Экзамен», 2002. —
512 с.
148. Трикозюк В. А. Повышение надежности автомобилей. —
М.: Транспорт, 1980. — 88 с.
149. Уваров С. А. Логистика: общая концепция, теория и прак-
тика. — СПб.: «Инвест-НП», 1996. — 235 с.
150. Улицкий М. П., Тихомиров Е. Ф. Методические рекоменда-
ции по выбору способа инвестирования для предприятий, вы-
полняющих международные автомобильные перевозки. - М.:
АСМАП, 1994. - 24 с.
151. Усков Н. С., Куренков П. В. О терминологии, используемой
в смешанных грузовых перевозках//Терминал. — 1997. — № 9.
152. Фасоляк И. Д., Бармина 3. И. Материально-техническое
снабжение: Словарь-справочник. — М.: Экономика, 1985. — 224 с.
153. Федоров Л. Максимальный эффект при минимуме затрат.
Логистическая стратегия управления материальными ресурсами
в странах с развитой рыночной экономикой // Риск, 1994. —
№ 1-2. - С. 76-80.
154. Хан Г. Д., Шапиро С. С. Статистические модели в инже-
нерных задачах. — М.: Мир, 1969. - 396 с.
155. Хозяйственный риск и методы его измерения: Пер. с
венг./Т. Бачкан, Д. Миена, Д. Мико и др. — М.: Экономика, 1979.
- 184 с.
156. Хруцкий Е. А. Экономико-математические методы в пла-
нировании материально-технического снабжения. — М.: Эконо-
мика, 1976. — 143 с.
157. Хруцкий Е. А., Хазанович Э. С., Семенов А. И. Проблемы
эффективности принятия решений (на примере материально-
технического снабжения). — М.: Наука, 1983. — 304 с.
158. Чернышев М. А. Логистические модели развития инфра-
структуры мегаполиса: Автореф. дисс. канд. экон. наук. — СПб.:
СПбУЭФ, 1995. - 18 с.
364
159. Шалыто А. А. Алгоритмизация и программирование за-
дач логического управления. — СПб.: Наука, 1998. — 628 с.
160. Шулов С. М. Планирование производительности подвиж-
ного состава с помощью многофакторного анализа. — Экспресс-
информация. Экономика, управление и организация производ-
ства на автомобильном транспорте. — М., 1977. — 39 с.
161. Шустов А. С., Малышева Е. А. Терминальная система
международных перевозок грузов автомобильным транспортом.
- М.: АСМАП, 1994. - 66 с.
162. Щербаков В. В. Организация оптовой торговли средства-
ми производства за рубежом: Учеб, пособие. — Л.: Изд-во ЛФЭИ,
1991.-99 с.
163. Щетина В. А., Лукинский В. С., Сергеев В. И. Снабжение
запасными частями на автомобильном транспорте. — М.: Транс-
порт, 1988. — 112.
164. ЮдинД. Б. Математические методы управления в услови-
ях неполной информации. — М.: Советское радио, 1974. — 399 с.
165. Якушев А. Ж., Тулинов В. В. Новые экономические мето-
ды управления на автомобильном транспорте: маркетинг, страхо-
вание, лизинг: Учеб, пособие. — М.: МАДИ, 1990.
166. Ptak С.А., Schragenheim Е. ERP. Tools, techniques, and appli-
cations for integrating the supply chain. — Boca Raton, FL. St. Lucie
Press, 1999.
167. Poirier C.C., Bauer M. J. E-supply chain. Using the Internet to
revolutionize your business. - San Francisco, Calif. Berrett-Koehler,
2000.
168. Langenwalter G.A. Enterprise resources planning and beyond.
Integrating your entire organization - Boca Raton, Fla. London St.
Lucie Press, 2000.
169. Shapiro J.F. Modeling the Supply Chain. - Duxbury Press,
2000.
170. Bayles D.L. Е-Commerce Logistics & Fulfillment: Delivering
the Goods. — Prentice Hall, 2000.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение................................................ 3
Глава 1. Логистика: теория, методы и модели............. 5
1.1. Термины и определения логистики. Пример простой
логистической системы.................................. 5
1.2. Эволюция уровней развития и концепций логистики .. 7
1.3. Теоретические проблемы современной логистики... 15
1.4. Примеры моделей и методов первого и второго вида... 20
1.4.1. Алгоритм выбора логистических посредников с исполь-
зованием экспертных методов........................... 20
1.4.2. Определение координат расположения склада (складов)
в регионе............................................. 28
1.4.3. Определение оптимального размера заказа......... 36
1.4.4. Вероятностная оценка длительности функционирова-
ния циклов логистики.................................. 42
1.5. Логистические потоки.............................. 44
Глава 2. Логистическая концепция управления
автотранспортным предприятием......................... 50
2.1. Содержание логистики транспорта................... 50
2.2. Логистическая концепция управления автотранспорт-
ным предприятием..................................... 54
2.3. Модульный подход к формированию интегрированных
транспортно-логистических систем.................. 71
2.4. Структуризация транспортно-логистических систем на
принципах логистической интеграции................ 81
2.5. Логистическое окружение и CALS-методология..... 84
2.6. Методы и модели решения задач логистики транспорта 88
2.7. Классификация методов и моделей решения задач
транспортной логистики............................ 94
2.8. СМО-моделирование в транспортной логистике на
основе интеграции потоков........................ 104
Глава 3. Методологические основы функций микрологистичес-
кой системы автотранспортного предприятия............. 110
3.1. Методы и модели планирования выполнения транспо-
ртных услуг .......................................... НО
3.2. Методологические основы управления обслуживанием
и ремонтом автомобилей........................... 126
366
3.3. Методика оптимизации номенклатуры запасных частей,
входящих в состав материальных запасов автотранс-
портного предприятия................................... 144
3.4. Методы и модели системы материально-технического
снабжения автотранспортных предприятий................. 154
Гл а в а 4. Методы и модели оценки развития микрологистичес-
кой системы автотранспортного предприятия............ 175
4.1. Методика прогноза развития автотранспортного пред-
приятия ............................................... 175
4.2. Методы прогнозирования производственной програм-
мы автотранспортного предприятия с использованием
марковских случайных процессов......................... 193
4.3. Методика оценки экономических издержек производ-
ства транспортных услуг................................ 213
4.4. Методы принятия управленческих решений в условиях
неопределенности и риска............................... 230
Глава 5. Информационная база для основных функций
микрологистической системы автотранспортного
предприятия........................................... 253
5.1. Информационная база прогнозирования параметров
потока отказов деталей и агрегатов подвижного состава 253
5.2. Информационная база прогнозирования программы
производства транспортных услуг........................ 262
5.3. Рекомендации по формированию информационной
базы прогнозирования программы производства и его
материально-технического обеспечения................... 271
5.4. Информационная база экономической оценки произ-
водства транспортных услуг малыми предприятиями... 281
Глава 6. Информационная интеграция на транспорте
и в логистике......................................... 296
6.1. Информационная интеграция как инструмент развития
транспортно-логистической инфраструктуры.............. 296
6.2. Перспективные направления в развитии информацион-
ной интеграции на транспорте и в логистике............ 306
Приложения............................................. 317
Литература............................................. 354
Учебное пособие
Лукинский Валерий Сергеевич
Бережной Владимир Иванович
Бережная Елена Викторовна и др.
ЛОГИСТИКА АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА
Ведущий редактор Л. И. Ларина
Редактор О. С. Сорокина
Художественный редактор Н. А. Щепетнова
Младший редактор И. П. Елкина
Технические редакторы В. И. Фотиева, Т. С. Маринина
Корректоры Н. Б. Вторушина, Г. В. Хлопцева
Оформление художника Л- В. Алексеева
ИБ № 4616
Сдано в набор 08.04.2003. Подписано в печать 21.10.2003
Формат 60x88 '/и- Гарнитура «Таймс». Печать офсетная
Усл. п. л. 22,54. Уч.-изд. л. 21,24. Тираж 3000 экз. Заказ 1287. «С» 240
Издательство «Финансы и статистика»
101000, Москва, ул. Покровка, 7
Телефоны (095) 925-47-08, 925-35-02
Факс (095) 925-09-57
E-mail: mail@finstat.ru http://www.finstat.nj
ГУП «Великолукская городская типография»
Комитета по средствам массовой информации Псковской области,
182100, Великие Луки, ул. Полиграфистов, 78/12
Тел./факс: (811-53) 3-62-95
E-mail: VTL@MART.RU