CC BY
15ОЦЕНКА КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ОБСЛУЖИВАНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
Закиров В.М.,
Кандидат технических наук Ташкентского Государственного Транспортного Университета,
г. Ташкент, Узбекистан Аметова А.А. ассистент
Ташкентского Государственного Транспортного Университета,
г. Ташкент, Узбекистан
ESTIMATION OF THE QUALITY INDICATORS OF THE SERVICE PROCESS IN RAILWAY
TRANSPORT
Zakirov V.,
PhD
Tashkent State TransportUniversity, Tashkent, Uzbekistan Ametova A. Assistant
Tashkent State Transport University, Tashkent, Uzbekistan
Аннотация
В статье рассмотрен анализ качественных показателей процесса обслуживания пассажиров на железнодорожном транспорте. Данный анализ основывается на модели теории массового обслуживания. Предложены критерии выбора показателя качества обслуживания. Определены параметры, влияющие на показатели качества обслуживания. Полученные результаты позволяют выбрать показатели качества обслуживания пассажиров и её нормированные значение на железнодорожном транспорте.
Abstract
The article deals with the analysis of the quality indicators of the passenger service process in railway transport. This analysis is based on the queuing theory model. The criteria for selecting the service quality indicator are proposed. The parameters that affect the quality of service indicators are defined. The results obtained allow us to select the indicators of the quality of passenger service and its normalized value in railway transport.
Ключевые слова: система массового обслуживания, поток, случайный процесс, вероятность, время обслуживания, показатели качества.
Keywords: public service system, stream, random process, probability, service time, quality indexes.
Одной из главных задач при окозание услуг насилению на различных транспортных средствах (автомобилная, железнодорожная и т.д.) является своевременное, бесперебойное, удобное и качественное обслуживание. Обслуживания пассажиров проявляется при приобретение билетов в кассах, в обращение за информации, в процессе приобретения электронного билета и других процессах. Определение показателей качества и обоснование нормативных значений этих процессов является одним из актуальных вопросов. Потому что в основе этих показателей лежат затраты транспортных компаний и прибыль, которую они получают от оказания услуг пассажирам. Рассмотрим решение данного вопроса на примере железнодорожного транспорта.
В качестве решения рассматриваемого вопроса целесообразно использовать теорию массового обслуживания (ТМО) [1]. Как известно, для формирования модели процесс массового обслуживания
(например, моделирование процесса продажи билетов), необходимо определить следующие параметры [2,3,6]:
• входной поток;
• система обслуживания;
• порядок обслуживания;
• время (длительность) обслуживания.
Входящий поток образует поток клиентов
(пассажиров), которые покупают билеты, и формирование этого потока можно считать случайным процессом. Потому что, каждый клиент пользуется услугой продажи билетов в случайной моменты времени, когда это ему необходимо и удобно. Каждый клиент обращает за покупкой билета в кассе любому кассиру, который в данный момент свободно. Поэтому в качестве системой обслуживания можно применять полнодоступную систему. Дли-телность (время) обслуживания для каждого клиента (время затраченное на оформление проездного билета) различно и составляет случайное значение.
Если в момент обрашение клиента все кассиры заняты, он образует поток ожидающих обслуживания клиентов.
Из вышеизложенного следует, что модель в виде M/M/V/r < да в теории массового обслуживания соответствует процессу продажи билетов паса-жирам на железнодорых кассах. Данный модель также соответствует и другим видам обслуживания пассажиров, таких как обрашение пассажиров за информацию к справочной службе (call centre), покупка электронных билетов и др.
В этой модели можно предпологат, что требования поступающие в систему, образуют простейший поток требование, и они обслуживаются в режиме ожидания и явных потерь. В такой системе если в момент поступления требования все обслуживающие устройства заняты, они ждут освобождение обслуживающих устройств. Количество ожидающих клиентов ограничено, то есть равно r. Если количество ожидающих обслуживания запросов превысит количество зон ожидания r, то они будут потеряны.
Вероятность того, что в рассматриваемой модели M/M/V/r < да в любой момент времени система находится в i-ой состояний р (вероятность занятости i устройств), определяется следующими уравнениями [3,4]:
Y'
P =— P
i! , 0 < i < V
YV / V!
P - P ■ ir
P " (Y / V Г0 , i > V ,
(i)
P =
где,
Й Yl Yv V l — +--
tl i! V! V - Y
P -
того, что все
вероятность
обслуживающие устройства свободны и нет ожиданиющие требование;
V - количество обслуживающих устройств; У- поступающая нагрузка на обслуживающие устройства.
- в течение периода времени, когда клиент обращается, сервисные устройства заняты или ве-
роятность ожидания
Р(> 0)
P(>0):
V * Ev (Y)
V-Y *[1 -Ev (Y)]
(2)
где,
Еу (У) - первая формула Эрланга.
Величина данного показателя зависит от поступающей нагрузки и количества обслуживающих устройств;
- вероятность того, что среднее время ожидания начала обслуживания клиента превысит
-ß(V-Y )t
указанное значение Р(> I)
Р(> I)=Р(> 0)е- , (3)
- среднее время ожидания клиентом начала обслуживания У
7 =
P(7> 0)* to (V - Y)
(4)
- вероятность того, что количество клиентов, ожидающих начала обслуживания, превысит указанное значение Р ( > г)
Р(>Г):
Y *(Y / V)r * Er (Y) [V-Y *(1 -Ev(Y )]
(5)
среднее количество клиентов, ожидающих
обслуживание
S =
Y * Ev (Y)
(6)
(V - У)
Системы с ожиданием выборано неслучайно, организация определенного ожидания или мест ожидания при занятости обслуживающих устройств приводит к значительному снижению вероятности ожидания или повышению количество обслуженных требований (см. рис.1).
Показатели качества этой системы следующие [3,4]:
P(r>tu
а)
б)
Рис.1. График зависимости вероятности ожиданияот длительности (а) и мест ожидания (б)
Как видно из приведенных выше выражений определения показателей качества, их значение зависит от количества поступащих заявок, количества обслуживающых устройств и мест ожидания, а также длителности предоставления услуг. В свою очередь, поступащая нагрузка определяется на основе времени обслуживания и количества поступающих заявок. Значения этих показателей могут быть определены в действующих сетях.
В качестве нормы можно принять один из показателей качества рассматриваемой системы. Но выбранный показатель должен удовлетворять определенным требования. К таким требованиям можно отнести следующие:
- показатель должен имет реальный физический смысл;
- возможность измерения показателя для мониторинга и анализа
- возможность определения приделное (граничные) значение показателя на основе статистики на действующих сетях или опроса пользователей услуг. Это связано с тем, что при проведение опросов пользователей услуг им должен быть задан ясный вопрос. Например. "сколько времени Вы можете ожидать начало обслуживания", "сколько попыток Вы можете делать для получения заданной услуги". Такие вопросы, как "с какой вероятности Вы хотели бы соединятся" не приемлемо.
К таким требованиям наиболее польно удовлетворяет вероятность ожидания Л> 0) и средее время ожидания У. Эти показатели, например, среднее время ожидания начала периода обслуживания, имеют реальный физический смысл для пользователей системных сервисов, и каждый клиент знает, что услуга будет оказана ему в указанный промежуток времени. На основе этого показателя могут быть определены и другие показатели качества системы.
Придельное значения показателя зависить от социальной-экономической состояние и уровня развития общества и может быть определена путем проведения опроса среди пользователей услуг.
Оптимальное значение выбранного показателя качества, должно определяться на основе целевой функции. Целевая функция показателя качества обслуживания позволяет определить его оптимальное значение на основе технико-экономических показателей сервисной компании в зависимости от нагрузки, мест ожидания, длителности обслуживания. Оптимальное значение показателя может отличаться от предельного значения. Если оптимальное значения хуже чем предельное, то необходимо повысить качество обслуживания до придельного.
После определения оптимальное значение нормативного показателя качества обслуживания,
то на его основе можно определить количество обслуживающих устройств (например, кассиров, продающих проездные билеты, производительности серверов) и рассчитать технико-экономическую эффективность железнодорожной компании.
Список литературы
1. Ложковский А.Г., Теория массового обслуживания в телекоммуникациях: учебник -Одесса: ОНАС им А.С. Попова, 2012. - 112с.: ил.
2. Корнышев Ю.Н. Фан Г.Л. Теория распределения информации. -M. Радио и связь, 1985г. - 250 с.
3. Лившиц Б.С., Пшеничников А.П., Харкевич А.Д. Теория телетрафика. М.: Связь, 1979.
4. Наместников С.М., Служивый М.Н., Украинцов Ю.Д. // Основы теории телетрафика: учебное пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2016г. -154 с.
5. Xalikov A.A., Mirsagdiev O.A. Models of service calls in the railway networks // The European Science Review Austria №9-10, 2017, p. 116-120.
6. Шнепс М. А. - «Системы распределения информации. Методы расчёта» - Москва, издательство «Связь», 1979г.
7. Zakirov V.M. // Temir yol avtomatika va telemexanika diskret qurilmalar nazariyasi va axborot uzatish. Toshkent, "Adabiyot uchqunlari". 2018.-184 bet.
METHODS FOR IMPROVING THE WEAR RESISTANCE OF MACHINE PARTS OPERATING
UNDER CONDITIONS OF ABRASIVE WEAR
Vulshinskaya I.,
3rd year student of the Faculty of Mechanization FGBOU VO "Kuban State University named after I.T. Trubilin»
Glytyan K.,
3rd year student of the Faculty of Mechanization FGBOU VO "Kuban State University named after I.T. Trubilin»
Stepanchenko V.,
3rd year student of the Faculty of Mechanization FGBOU VO "Kuban State University named after I.T. Trubilin»
Ugryumov E.
4th year student of the Faculty of Mechanization FGBOU VO "Kuban State University named after I.T. Trubilin»
Abstract
The article considers the main types of abrasive wear of agricultural machinery parts. The main methods of increasing wear resistance, such as ironizing and applying composites based on it, are justified. Ferruginous coating has high technical and economic indicators, due to the low cost of raw materials and high productivity of the process of obtaining high-quality coatings, the ability to apply coatings simultaneously on several parts, can be used not only for new parts, but also for restored parts. The change in the fatigue strength of coatings obtained from various electrolytes is quite well correlated with their strength properties. High internal stresses of iron, which cause the appearance of rare deep cracks with minor additional effects on the sediment, are the main reason for a sharp decrease in the fatigue strength of iron-reinforced samples. A radical means of reducing the risk of destruction of samples under dynamic loads, in this area, is the creation of artificial microporosity, for example, the introduction of dispersed solid particles into electrolytic iron. The introduction of such particles in sufficient quantities allows almost 2 times to increase the fatigue strength of iron-reinforced samples and almost completely remove the danger of their accelerated destruction due to the development of ready-made foci of destruction.
Keywords: wear, ferruginization, electrocrystallization, quality, solid particles, wear resistance, electrodep-osition, stress, iron, part.
A wide class of machine parts working in agriculture reaches the limit state due to abrasive wear and its varieties: contact-abrasive, hydro-and gas-abrasive (Table 1).
