CC BY
8
УДК 69.002.5:658.588.8:[876:004]
МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ОБОРУДОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
Монгуш С.Ч.1, ФадеевА.В2 1 Тувинский государственный университет, Кызыл, 2Санкт-Петербургский архитектурно-строительный университет,
Санкт-Петербург
THE METHOD OF OPTIMIZATION OF THE SYSTEM OF ENSURING THE EQUIPMENT CONSTRUCTION COMPANY
Mongush S.Ch.1, FadeevA.V2 1Tuvin State University, Kyzyl 2St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering,
St. Petersburg
В статье представлена методика создания математической модели ремонтной системы обеспечения работоспособности оборудования строительного предприятия. На основании этой модели проведен оптимизационный синтез через имитационный эксперимент, найден экстремум сложной функции затрат-эффективности. Количество опытов выбрано на основании центральной предельной теоремы.
Ключевые слова: технические обслуживания и ремонт, оборудование, алгоритм, запасные части.
The article presents a method of creating mathematical models of repair system for ensuring the operability of the construction company. On the basis of this model led optimal synthesis through a simulation experiment, found the extremum of a complex function of cost-effectiveness. The number of experiments based on the Central limit theorem.
Key words: technical maintenance and repair, equipment, algorithm, spare parts.
В процессе реализации программ по повышению эффективности деятельности ремонтных служб российских и международных компаний были выявлены следующие проблемные аспекты в системе ТОиР при выполнении отдельных работ [1]:
отсутствие единого системного подхода к приоритетам проведения ТОиР; увеличение остатков запасных частей и расходов на содержание персонала без изменения надежности оборудования;
разделение затрат на разные виды ремонта позволяют скрыть расходы и не имеют практического смысла;
затраты на содержание ремонтной службы и привлечение сторонних специалистов не включаются в затраты на ремонт, что затрудняет оценку реальной стоимости ремонта и эксплуатации оборудования;
сравнительный анализ удельных затрат на ТОиР на единицу продукции не позволяет адекватно оценить эффективность ремонтных воздействий;
Тувинский государственный университет_
детальная регламентация отдельных работ не увеличивает общую эффективность;
решения принимаются на уровне руководства, без привлечения обслуживающего персонала;
несогласованность структур (механика, энергетика, электрика) ведёт к дополнительному простою оборудования.
Эти и другие стороны являются схожими для большинства производств. Их обнаружение зачастую затруднено, так как младший руководящий состав привык работать в уже имеющихся условиях, не выходя из зоны комфорта системы и не подвергая её изменениям.
Таким образом, одним из важнейших этапов оптимизации является исключение лишних затрат на ТОиР.
Конечной целью ремонтной службы является обеспечение работоспособного состояния оборудования в процессе эксплуатации. Но проведение промышленного эксперимента займет продолжительное время, за которое моральный и физический износ оборудования наступит быстрее, чем мы получим результаты эксперимента, и задача оптимизации отпадет сама собой. Для сокращения времени и сохранения оборудования воспользуемся математической моделью функционирования оборудования [2].
Основным критерием оценки эффективности функционирования ремонтной службы можно считать сумму двух финансовых величин: затрат на ремонт и производственные потери [4].
Е = С + Ь
м м з
Тратя огромные финансовые средства на содержание ремонтной службы, можно добиться практически безотказной работы оборудования. Но затраты на ремонт будут соизмеримы с доходом от реализуемой продукции, и предприятие может остаться без прибыли. С другой стороны можно сэкономить и сократить штат до минимума. В этом случае при поломке ремонт будет длиться весьма продолжительное время, и предприятие будет простаивать вместо получения прибыли.
Таким образом, целью моделирования является нахождение экстремума этой функции.
Зададим три массива: массив каналов, массив очереди и массив суммарного времени пребывания в соответствующем состоянии. В первый будем заносить время обслуживания 1/ц, в ячейку соответствующую номеру свободного канала в момент прихода заявки на обслуживание; во второй -единицу, при занятии соответствующего места в очереди или ноль при его освобождении.
Алгоритм модели системы состоит в следующем [3]:
1) Случайным образом сгенерируем некоторую величину т (временной интервал между предыдущей и текущей заявками, поступившими на обслуживание), но так, чтобы ее математическое ожидание было равным x.
2) В цикле пройдем временной интервал от T до T+т , где T - время от начала работы системы до момента прихода предыдущей заявки, с дискретностью Ах уменьшая значения в массиве каналов на величину Ах.
3) После каждого прохода подсчитываем количество ячеек в массиве каналов и массиве очереди больших ноля (занятых) и увеличим ячейку, соответствующую этому числу, на ц.
4) В случае освобождения какого-либо из каналов, он занимается заявкой из очереди (при наличия последней), а очередь сдвигается.
5) После прохода всего цикла вновь пришедшую заявку помещаем в свободный канал (при его наличии) или в очередь (при наличии места в ней). Иначе заявка получает отказ, увеличивая тем самым счетчик отказов на единицу.
6) Повторяем пункты 1-5, пока время T не достигнет заданного значения.
Поиск числа реализаций осуществляется по методу Монте-Карло,
основанном на центральной предельной теореме. Согласно этой теореме, при большом числе опытов N частота появления события A стремится к его вероятности. Аналитически это имеет следующий вид [2]:
р(Р* -р| <в) = 2 ф
••л/К
л/р •(! - р) .
Зададимся каким-нибудь достаточно близким к единице значением вероятности Q и назовем его «уровнем доверия». Если вероятность того, что частота Р* и вероятность Q расходятся меньше чем на в, будет Q или больше, будем считать задачу решенной. На практике уровень доверия Q выбирается близким к единице. Предположим, что вероятность Q задана, тогда, приравнивая к Q правую часть, получим:
2 •Ф
••л/К
л/р • (1 - р)
=д
теперь выразим №
N = Р -(1 - р)
в2
ф-1 -i1 • д
Это и есть формула для расчета числа реализаций.
Имея адекватную рабочую модель системы, можно провести оптимизационный синтез через многофакторный эксперимент.
2
Рис. 1. Кривые затрат 17
Тувинский государственный университет
Результаты, полученные при аналитическом моделировании СМО, попадают в доверительный интервал, полученный по результатам имитационного моделирования. Т.е., результаты, полученные разными методами, согласуются. [2, 3, 4].
На графике (рис. 1, затраты в руб.) изображена "функция эффективности" ремонтной службы, где чётко прослеживается экстремальное значение. Таким образом, минимальные потери наблюдаются при трёх каналах обслуживания [1].
Библиографический список
1. Машиностроение. Энциклопедия. Т. IV-3. Надежность машин. Под. общ. ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение. 2003. С. 132.
2. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание: теория и приложения / под ред. И.Н. Коваленко. М.: Изд-во «Мр», 1965. С. 302.
3. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций. / Таха, Хемди А. // М.: Изд-во «Вильямс». 2005. С. 247.
4. Ченцов Н. А. Организация, управление и автоматизация ремонтной службы. // Норд-пресс. 2007. С. 10-11.
Bibliograficheskiy spisok
1. Mashinostroenie. Entsiklopediya. T. IV-3. Nadezhnost mashin. Pod. obshch. red. V.V. Klyueva. M.: Mashinostroenie. 2003. S. 132.
2. Kofman A., Kryuon R. Massovoe obsluzhivanie: teoriya i prilozheniya / pod red. I.N. Kovalenko. M.: Izd-vo «Mir», 1965. S. 302.
3. Takha, Khemdi A. Vvedenie v issledovanie operatsiy. / Takha, Khemdi A. // M.: Izd-vo «Vilyams». 2005. S. 247.
4. Chentsov N. A. Organizatsiya, upravlenie i avtomatizatsiya remontnoy sluzhby. // Nord-press. 2007. S. 10-11.
Монгуш Сылдыс Чамбааевич - кандидат технических наук, декан инженерно-технического факультета, доцент кафедры «Транспортно-технологические средства» Тувинского государственного университета, г. Кызыл, E-mail: syldys-mongush@yandex.ru
Mongush Syldys - Ph.D., Dean of the Engineering and Technical Faculty, associate professor in the department of "Technical Transport Equipment" of Tuvan State University, Kyzyl, E-mail: syldys-mongush@yandex.ru
Фадеев Алексей Викторович - аспирант кафедры транспортно-технологических машин Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета, г. Санкт-Петербург, E-mail: alecks_2@mail.ru.
Fadeev Alexey - post-graduate student of the Department of transport and technological machines St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, St. Petersburg, Email: alecks_2@mail.ru
