CC BY
11
Оригинальная статья / Original article УДК 629.331
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2018-10-248-256
ИНТЕГРИРОВАННЫЙ ЛОГИСТИЧЕСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ НА ОСНОВЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МАШИН
© Г.Г. Ядрошникова1, О.А. Шаламова2, Е.В. Самойлова3, Е.О. Юркова4
Сибирский государственный университет путей сообщения,
630049, Российская Федерация, г. Новосибирск, ул. Дуси Ковальчук, 191.
РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. В работе оценена степень влияния различных факторов, обусловливающих значительные трудности в планировании технической и производственной эксплуатации машин, на фактическое техническое состояние техники. МЕТОДЫ. Для восполнения дефицита информации в процессе управления эксплуатацией транс-портно-технологических комплексов и принятия решений по достижению запланированного уровня технической готовности машин применен экспертный метод, который позволил построить априорное ранжирование факторов, оказывающих наиболее значимое влияние в процессе управления сложными техническими системами. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. По отказам узлов и систем путевых машин класса «снегоуборочных машин», из данных Западно-Сибирской железной дороги, построены диаграммы Парето и Исикавы, проанализированы причины возникновения отказов методом «5 почему». На основании мнений экспертов проранжировано восемь факторов, которые могли быть первопричиной возникновения отказов, определены отклонения суммы рангов от их средней суммы, удельные веса и занимаемое место факторов по степени их значимости, рассчитана дисперсия и построена априорная диаграмма рангов. Значение коэффициента конкордации W = 0,876 говорит о высокой степени согласованности мнений экспертов, что является подтверждением статистической достоверности используемых в исследовании материалов. ВЫВОДЫ. Для предупреждения отказа отдельных узлов и систем путевых машин класса «снегоуборочных машин» определен ряд мероприятий, направленный на улучшение организации технической эксплуатации этих машин.
Ключевые слова: транспортно-технологические комплексы, техническое состояние, экспертный метод, отказы, факторный анализ отказов.
Информация о статье. Дата поступления 18 июля 2018 г.; дата принятия к печати 19 сентября 2018 г.; дата он-лайн-размещения 31 октября 2018 г.
Формат цитирования. Ядрошникова Г.Г., Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О. Интегрированный логистический менеджмент на основе многокритериальной оценки технического состояния машин // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 10. С. 248-256. DOI: 10.21285/1814-3520-201810-248-256
Ядрошникова Галина Григорьевна, кандидат технических наук, доцент кафедры технологии транспортного машиностроения и эксплуатации машин, e-mail: galinattm@bk.ru
Galina G. Yadroshnikova, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Technology of Transport Engineering and Machine Operation, e-mail: galinattm@bk.ru
2Шаламова Оксана Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры технологии транспортного машиностроения и эксплуатации машин, e-mail: oksana.sh73@mail.ru
Oksana A. Shalamova, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Technology of Transport Engineering and Machine Operation, e-mail: oksana.sh73@mail.ru mmm
3Самойлова Елена Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры технологии транспортного машиностроения и эксплуатации машин, e-mail: nemez007@mail.ru
Elena V. Samoilova, Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Technology of Transport Engineering and Machine Operation, e-mail: nemez007@mail.ru
4Юркова Елена Олеговна, кандидат технических наук, доцент кафедры технологии транспортного машиностроения и эксплуатации машин, e-mail: eoyurk@mail.ru
Elena O. Yurkova, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Technology of Transport Engineering and Machine Operation, e-mail: eoyurk@mail.ru
INTEGRATED LOGISTICS MANAGEMENT BASED ON MULTI-CRITERIA ASSESSMENT OF MACHINERY TECHNICAL CONDITION
G.G. Yadroshnikova, O.A. Shalamova, E.V. Samoilova, E.O. Yurkova
Siberian Transport University,
191, Dusi Kovalchuk St., Novosibirsk, 630049, Russian Federation
ABSTRACT. PURPOSE. The work assesses the influence degree of various factors causing significant difficulties in planning the technical and production operation of machines and the actual technical state of machinery. METHODS. To compensate the shortage of information in the control process of transport and technological complex operation and decisionmaking for achieving the planned level of machinery technical readiness an expert method was used that allowed to build the a priori ranking of the factors having the most significant effect when controlling complex technical systems. RESULTS AND THEIR DISCUSSION. The Pareto and Ishikawa diagrams were constructed based on the data of West Siberian railway on the failures of nodes and systems of track machinery of a snowplough-class (SP-class). The analysis was given to the causes of failures by the "5 why" method. Based on the opinions of experts eight factors, which could be the root cause of failures, were ranked. The deviations of the sum of ranks from their average sum were determined as well as the specific weights and the place occupied by the factors according to their importance. The variance was calculated and the a priori diagram of ranks was constructed. The value of the concordance coefficient W = 0.876 indicates a high degree of consistency in experts' opinions that confirms the statistical reliability of the materials used in the study. CONCLUSIONS. A number of measures aimed at improving the organization of snowplough machinery technical operation has been determined in order to prevent the failure of individual nodes and systems of the track machines of the SP class.
Keywords: transport-technological complexes, technical condition, expert method, failures, factor analysis of failures
Information about the article. Received July 18, 2018; accepted for publication September 19, 2018; available online October 31, 2018.
For citation. Yadroshnikova G.G., Shalamova O.A., Samoilova E.V., Yurkova E.O. Integrated logistics management based on multi-criteria assessment of machinery technical condition. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo uni-versiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018, vol. 22, no. 10, pp. 248-256. DOI: 10.21285/18143520-2018-10-248-256. (In Russian).
Введение
Эффективное управление работоспособностью транспортно-технологиче-ских комплексов (далее - ТТК) с целью получения максимальной прибыли и снижения непроизводительных затрат является одной из важнейших задач технической эксплуатации машин. В то же время фактическое техническое состояние парка определяется большим количеством факторов, имеющих вероятностный характер и в той или иной степени обусловливающих значительные трудности в планировании как технической, так и производственной эксплуатации этих машин, т.е. в управлении эксплуатацией машин с учетом переходов разных технических состояний техники.
Целевым техническим состоянием техники следует считать ее нахождение в работоспособном состоянии в процессе выполнения производственных заданий на объектах работ. Потеря рабочего времени,
а, следовательно, потеря доходов предприятий может быть вызвана нахождением машин в других состояниях (плановые технические обслуживания, отказ техники и его устранение, нахождение машин в резерве и
др.) [1].
Эффективность управления эксплуатацией ТТК в значительной степени зависит от целесообразности и оптимальности принимаемых управленческих решений по организации и реализации определенных действий по переходу техники в целевое состояние с учетом степени значимости того или иного фактора для возникновения и устранения неполадок или отказов технических средств. То есть организация эксплуатации ТТК, в том числе техническая, должна базироваться на выборе, анализе и воздействии наиболее значимых факторов в рассматриваемой производственной ситуации.
Совершенствование транспортно-технологических комплексов
Повышение эффективности эксплуатации ТТК может осуществляться за счет совершенствования мониторинга технического состояния ТТК, широкого внедрения диагностирования технического состояния, в том числе дистанционного; создания комплексов вычислительной техники с соответствующим комплектом программного обеспечения; совершенствования научной обоснованности, используемой выходной информации и т.д. [2]. Следовательно, в таких условиях экономическая целесообразность принимаемых специалистами решений и очередности их реализации должна быть обоснована оценкой степени влияния наиболее значимых факторов на управление техническим состоянием ТТК в рассматриваемых производственных ситуациях. Это означает, что все решения должны приниматься на основе принципов системного подхода, сочетающего экономический анализ с приемами математического моделирования, что позволяет получить динамическую картину качественной и численной оценки степени влияния различных факторов на изменение состояния ТТК.
В связи с этим экономическое обеспечение принятия управленческих решений должно начинаться с информационно-технологической подготовки, т.е. со сбора, обработки и анализа достоверной информации о состоянии ТТК, перечня и ранжирования важнейших факторов, влияющих на управление этим состоянием.
На основе этого должны приниматься решения о выполнении определенных действий, приводящих технику в целевое техническое состояние в короткие сроки и они должны быть направлены на организацию первоочередных работ по устранению этих причин.
В свою очередь, обеспечение запланированного уровня технической готовности ТТК в конкретной производственной ситуа-
ции может зависеть от ряда условий, которые можно считать внешними или внутренними для управляемой системы. К внешним условиям можно отнести условия, трудно подлежащие управлению или изменению, это: климатические условия, например, суровые сибирские условия, появление незапланированных заявок на устранение отказа техники, приводящие к нарушению графиков выполнения технических воздействий и др.
К внутренним условиям можно отнести те, которые обеспечиваются внутренними ресурсами на предприятиях и подлежат управлению и изменению (квалификация ремонтных бригад, механооснащен-ность ремонтного производства, качество выполнения ремонтных работ и т.д.)5.
Отсюда следует, что информационно-технологическая подготовка принятия управленческих решений по переходу ТТК в целевое техническое состояние зависит от объема и достоверности полученной информации, характеризующих принятие решений в условиях определенности или неопределенности. Чаще всего в силу различных причин решения приходится принимать в условиях дефицита информации, т.е. информация о техническом состоянии ТТК и условиях осуществления мероприятий по технической эксплуатации является или неполной, или не всегда достоверной.
Для восполнения дефицита информации в процессе управления эксплуатацией ТТК и принятия решений по достижению запланированного уровня технической готовности машин может быть использовано несколько известных методов, одним из которых является метод использования коллективного мнения специалистов или экспертный метод. Именно на экспертной оценке может быть построено априорное ранжирование факторов, оказывающих наиболее значимое влияние в процессе
5Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О., Ядрошникова Г.Г. Планирование и организация производства на ремонтно-сервисном предприятии: учеб.-метод. пособие. Новосибирск: Изд-во СГУПСа, 2018. 32 с. / Shalamova O.A., Samoilova E.V., Yurkova E.O., Yadroshnikova G.G. Production planning and organization at the repair and service enterprise: Learning aids. Novosibirsk: Publishing house of Siberian Transport University, 2018. 32 p.
управления сложными техническими системами, в том числе транспортно-технологи-ческими комплексами.
Метод априорного ранжирования реализуется на коллективной оценке экспертов уровня значимости предложенных им к рассмотрению факторов, в той или иной степени влияющих на предупреждение или наиболее быстрое устранение отказа техники и ее переход в целевое состояние. При этом методе экспертам предлагается про-ранжировать ряд факторов, влияющих на достижение целевого состояния, с помощью рангов, отражающих мнение экспертов, исходя из их знаний и опыта, в порядке убывания степени влияния этих факторов. Последовательность ранжирования принятых к рассмотрению факторов, влияющих на принятие решения по скорейшему переходу ТТК в целевое состояние в данной работе проводилось на основе алгоритма, изложенного в работе6 [3].
Исследование степени влияния различных факторов на техническое состояние машин, переход их из целевого технического состояния в состояние ремонта после отказа техники и принятия наиболее целесообразных решений по организации работ для устранения причин отказов на основе метода экспертной оценки выполнялось с использованием данных Западно-Сибир-
ской железной дороги по факторному анализу отказов путевых машин6. В соответствии с этими данными в течение трех месяцев 2018 г. было зафиксировано 170 случаев отказов технических средств специального подвижного состава. В данной работе к рассмотрению были приняты сведения, касающиеся отказов путевых машин класса СМ (снегоуборочные машины). Специалистами филиала были построены диаграммы Парето (рис. 1) и Исикавы (рис. 2) по отказам узлов и систем машин класса СМ и проанализированы причины возникновения отказов методом «5 почему».
На основании факторного анализа диаграмма Исикавы по отказам узлов и систем машин класса СМ были выполнены исследования по ранжированию степени влияния факторов, являющихся возможной причиной возникновения отказов техники, методом экспертной оценки, результаты которых приведены в статье.
К исследованиям были привлечены 8 экспертов - специалистов в данной предметной области. На основании данных специалистов филиала экспертам было предложено к анализу восемь факторов, влияющих на возникновение отказа путевых машин класса СМ, которые рассматривались как первопричины возникновения отказов [3]. К их числу были отнесены следующие факторы:
100
3 30 j
2 2 I 1 1
1 1 1
100
80
60
40
20
Рис. 1. Диаграмма Парето по отказам узлов и систем машин класса СМ Fig. 1. Pareto diagram on failures of SP-class machinery nodes and systems
6Отчет по факторному анализу отказов путевых машин за 3 месяца 2018 г. в Западно-Сибирском филиале АО «Калужский завод «Ремпутьмаш». 2018. 28 с. / Report on the factor analysis of track machine failures for 3 months in 2018 in the West-Siberian branch of the Kaluga Plant Remputmash JSC. 2018. 28 p.
Рис. 2. Диаграмма Исикавы по отказам узлов и систем машин класса СМ Fig. 2. Ishikawa diagram on failures of SP- class machinery nodes and systems
1) отсутствие пооперационного контроля выполнения ремонта;
2) нарушение технологического процесса;
3) невыявление дефектов при пуско-наладочных работах;
4) нарушение инструкции по эксплуатации 0154.00.000. ТО;
5) невыявление дефектов при проведении испытаний;
6) недостаточная квалификация персонала;
7) некачественные запасные части;
8) неэффективное обучение рабочих (персонала).
В процессе ранжирования эксперты присваивали ранги каждому фактору акт, где к - номер фактора, т - номер эксперта [3]. Затем определялась сумма рангов по каждому фактору для всех экспертов по формуле (1) и средняя сумма рангов (2)
д_ Ife=i Afc к '
(2)
Ьк=1
т=1 ^ km ;
(1)
Далее производилось ранжирование факторов по сумме рангов Ак, причем наиболее значимый с точки зрения степени влияния фактор ставился на первое место, остальные факторы ранжировались по мере увеличения суммы рангов.
Для иллюстрации весомости факторов в соответствии с мнениями экспертов целесообразно построить априорную диаграмму рангов с определением удельных весов факторов по их влиянию на целевую характеристику (в данном случае, на целевое состояние техники). Здесь удельный вес каждого фактора определяется по формуле:
Чк = (3)
где N - место фактора по результатам ранжирования.
Априорная диаграмма рангов аргументирует наиболее целесообразное
решение по восстановлению работоспособности техники и переходу ее в целевое состояние.
При осуществлении ранжирования обычно возникает необходимость выявления степени согласованности мнений экспертов, поскольку эти мнения по оцениваемым характеристикам могут сильно отличаться. Это обусловливается, главным образом, человеческими факторами, такими
как практический опыт, разные научные школы и т. д. Несогласованное ранжирование со статистически недостоверными значениями удельных весов факторов и их рангов может повлечь за собой принятие не вполне точного, не обоснованного или экономически невыгодного управленческого решения [4-14].
Результаты априорного ранжирования факторов возможного возникновения отказов техники класса СМ Results of the a priori ranking of factors of possible failure of SP-class machinery
Факторы Эксперты Сумма рангов Аk Отклонение от суммы рангов А * Ak Удельный вес факторов gk Занимаемое ме- Дисперсия (А )2
1 2 3 4 5 6 7 8 сто М (N)
Отсутствие по-
операционного контроля выпол- 7 6 8 7 8 5 8 8 57 - 21 0,056 7 441
нения ремонта
Нарушение технологического 5 4 5 6 4 7 6 7 44 - 8 0,111 5 64
процесса
Невыявление
дефектов при пуско-нала- 3 2 2 3 6 3 1 3 23 13 0,167 3 169
дочных работах
Нарушение
инструкции по эксплуатации 0154.00.000. ТО 2 2 1 2 2 2 1 1 12 24 0,222 1 576
Невыявление
дефектов при проведении 5 4 6 1 3 3 5 3 30 6 0,139 4 36
испытании
Недостаточная квалификация 1 3 1 3 2 2 2 1 15 21 0,194 2 441
персонала
Некачественные запасные части 6 7 5 8 5 6 6 5 48 - 12 0,083 6 144
Неэффективное обучение 7 8 8 6 6 8 7 8 58 - 22 0,028 8 484
Сумма 36 36 36 36 36 36 36 36 288 - - - 2355
Поэтому в исследовании необходимо определить согласованность мнений экспертов - конкордацию. Численным выражением согласованности принято считать коэффициент конкордации Кэнделла W, отражающий отношение общей дисперсии к максимальной дисперсии:
W =
12 •S
т2(к3-к)'
(4)
где Э - общая дисперсия как сумма дисперсий по всем факторам:
s = lL 1Ю2,
(5)
где А*к - дисперсия каждого фактора как отклонение суммы рангов от средней суммы рангов по формуле:
д .
(6)
Коэффициент конкордации № может изменяться от 0 до 1, причем если № > 0,5, то считается, что можно говорить о согласованности мнений экспертов: чем этот коэффициент ближе к 1, тем согласованность мнений выше.
По приведенному выше алгоритму в данном исследовании было проранжиро-вано восемь факторов, которые могли быть первопричиной возникновения отказов. На основании мнений восьми экспертов в работе были определены ранги всех факторов отклонения суммы рангов от средней суммы рангов, удельные веса всех факторов и занимаемое место факторов по степени их значимости, а также дисперсия для всех факторов. Результаты расчетов сведены в таблицу.
По данным таблицы определен коэффициент конкордации
W =
12•2355 28260
= 0,876.
82 • (83 - 8) 32256
Такое значение коэффициента кон-кордации говорит о высокой степени согласованности мнений экспертов, что является подтверждением статистической достоверности используемых в исследовании материалов.
На основании полученных результатов расчетов была построена также априорная диаграмма рангов, приведенная на рис. 3.
Рис. 3. Априорная диаграмма рангов Fig. 3. A priori diagram of ranks
Выводы
Данные таблицы и априорной диаграммы рангов (рис. 3.) позволяют предварительно наметить основные направления
осуществления мероприятий по организации технической эксплуатации путевой техники, в данном случае путевых машин
класса СМ, для предупреждения проблем, связанных с отказом отдельных узлов и систем данных машин. Судя по результатам исследований, такими направлениями совершенствования организации технической
эксплуатации путевых машин класса СМ являются: нарушение инструкции по эксплуатации 0154.00.000. ТО; недостаточная квалификация персонала; невыявление дефектов при пуско-наладочных работах; невыявление дефектов при проведении испытаний.
Библиографический список
1. Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О., Яд-рошникова Г.Г. Способы повышения эффективности эксплуатации транспортно-технологических комплексов с использованием имитационного моделирования // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2017. № 3 (42). С. 12-18.
2. Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О., Яд-рошникова Г.Г. Повышение эффективности эксплуатации транспортно-технологических комплексов // Транспортные и транспортно-технологические системы: материалы Международной научно-технической конференции (г. Тюмень, 20 апреля 2017 г.). Тюмень, 2017. С. 466-470.
3. Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертизы и анализ экспертной информации. М.: Наука, 1984. 120 с.
4. Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О., Яд-рошникова Г.Г. Совершенствование организации технической эксплуатации машин с использованием экспертного метода при принятии управленческих решений // Актуальная наука. 2018. № 5 (10). С. 35-39.
5. Глухова Л.Р., Фетисова М.А. Факторы, влияющие на эффективность работы строительной техники // Молодой ученый. 2017. № 15 (149). С. 33-35.
6. Федюкин В. К. Управление качеством процессов. СПб.: Питер, 2005. 202 с.
7. Айдын Е.В., Кузнецов С.М., Холомеева Н.В. Оптимизация парков, комплексов и комплектов строительных машин с учетом надежности их работы // Научно-исследовательские публикации. 2014. № 3 (7). С. 11-16.
8. Исаков А.Л., Кузнецова К.С., Кузнецов С.М. Формирование ресурсосберегающих комплексов строительных машин // Строительные и дорожные машины. 2013. № 10. С. 36-39.
9. Вайнштейн И.И., Федотова И.М., Цибульский Г.М., Вайнштейн Ю.В. Процесс восстановления и стратегии эксплуатации в теории надежности технических систем при наработках, распределенных как смесь двух экспоненциальных распределений // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2017. № 2. С. 84-90.
10. Болнокин В.Е., Ивашов Е.Н., Костомаров П.С., Яговцев В.О. Стратегия технического обслуживания систем управления // Вестник машиностроения. 2015. № 7. С. 3-5.
11. Денежкин Г.А., Белобрагин Б.А., Авотынь Б.А. Оценки показателя надежности неремонтируе-мого образца однократного действия по малым статистическим выборкам // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2017. № 2. С. 76-83.
12. Оганьян Э.С., Волохов Г.М., Гасюк А.С., Фазлиах-метов Д.М. Расчетно-экспериментальная оценка ресурса базовых частей локомотивов для обеспечения их безопасной эксплуатации // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2018. № 2. С. 39-43.
13. Сидняев Н.И. Математическое моделирование надежности объектов сложных технических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2003. № 4. С. 24-28.
14. Труханов В.М., Матвеенко A.M. Надежность сложных систем на всех этапах жизненного цикла. М.: ООО Изд. Дом «Спектр», 2012. 664 с.
References
1. Shalamova O.A., Samojlova E.V., Yurkova E.O., Yadroshnikova G.G. Ways to improve the efficiency of transport-technological complexes operation using simulation modeling. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshcheniya [Bulletin of Siberian Transport University], 2017, no. 3 (42), pp. 12-18. (In Russian)
2. Shalamova O.A., Samojlova E.V., Yurkova E.O., Yadroshnikova G.G. Povyshenie ef-fektivnosti eksplu-atacii transportno-tehnologicheskih kompleksov [Improving efficiency of transport and technological complex operation]. Materialy Mezhdunarodnoj nauchno-tehnich-eskoj konferencii "Transportnye i transportno-tehnolog-icheskie sistemy" [Proceedings of the International scientific and technical conference "Transport and
transport-technological systems", Tyumen', 20 April 2017]. Tyumen', 2017, pp. 466-470. (In Russian)
3. Pankova L.A., Petrovskij A.M., Shnejderman M.V. Or-ganizaciya ekspertizy i analiz ekspertnoj informacii [Expertise organization and expert information analysis]. Moscow: Nauka Publ., 1984, 120 p. (In Russian)
4. Shalamova O.A., Samojlova E.V., Yurkova E.O., Yadroshnikova G.G. Improving machinery technical operation organization using expert method when making managerial decisions. Aktua'naya nauka [Relevant Science], 2018, no. 5 (10), pp. 35-39. (In Russian)
5. Gluhova L.R., Fetisova M.A. Factors affecting construction equipment operation efficiency. Molodoj uchenyj [Young Scientist], 2017, no. 15 (149), pp. 33-35. (In Russian)
6. Fedyukin V.K. Upravlenie kachestvom processov [Process quality management]. Saint-Petersburg: Peter Publ., 2005, 202 p. (In Russian)
7. Ajdyn E.V., Kuznecov S.M., Holomeeva N.V. Optimization of parks, complexes and sets of construction cars taking into account reliability of their work. Nauchno-is-sledovatel'skie publikacii [Journal of Scientific Research Publications], 2014, no. 3 (7), pp. 11-16. (In Russian)
8. Isakov A.L., Kuznecova K.S., Kuznecov S.M. Formation of resource-saving complexes of construction machinery. Stroitel'nye i dorozhnye mashiny [Construction and Road Building Machinery], 2013, no. 10, pp. 36-39. (In Russian)
9. Vajnshtejn I.I., Fedotova I.M., Cibul'skij G.M., Vajnsht-ejn Yu.V. Renewal process and operation strategies in the theory of reliability of technical systems under prefail-ure lives distributed as a mixture of two exponential distributions. Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin [Problems of Mechanical Engineering and Machinery Reliability], 2017, no. 2, pp. 84-90. (In Russian)
10. Bolnokin V.E., Ivashov E.N., Kostomarov P.S., Yago-vcev V.O. Policy of maintenance support of control systems. Vestnik mashinostroeniya [Mechanical Engineering Bulletin], 2015, no. 7, pp. 3-5. (In Russian)
Критерии авторства
Ядрошникова Г.Г., Шаламова О.А., Самойлова Е.В., Юркова Е.О. определили ранги всех факторов отклонения суммы рангов от средней суммы рангов, построили априорную диаграмму рангов, совместно подготовили рукопись и несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
11. Denezhkin G.A., Belobragin B.A., Avotyn' B.A. Estimators of the reliability index of a nonrepairable one-shot item by small statistical samples. Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin [Problems of Mechanical Engineering and Machinery Reliability], 2017, no. 2, pp. 76-83. (In Russian)
12. Ogan'yan E.S., Volohov G.M., Gasyuk A.S., Fazliahmetov D.M. Calculated and experimental resource assessment of locomotive basic parts to ensure their safe operation. Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin [Problems of Mechanical Engineering and Machinery Reliability], 2018, no. 2, pp. 39-43. (In Russian)
13. Sidnyaev N.I. Mathematical modeling of complex engineering system object reliability. Problemy mashinostroeniya i nadezhnosti mashin [Problems of Mechanical Engineering and Machinery Reliability], 2003, no. 4, pp. 24-28. (In Russian)
14. Truhanov V.M., Matveenko A.M. Nadezhnost' slozhnyh sistem na vsekh etapah zhiz-nennogo cikla [Reliability of complex systems at all stages of the life cycle]. Moscow: Spektr Publishing House, 2012, 664 p. (In Russian)
Authorship criteria
Yadroshnikova G.G., Shalamova O.A., Samoilova E.V., Yurkova E.O. have identified the ranks of all factors of rank sum deviation from the average sum of ranks, built an a priori rank chart, jointly prepared the manuscript and bear the responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
