Сервисное обеспечение эксплуатации шахтных погрузочных машин и проходческих комбайнов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

- © A.C. Носенко, В.Г. Хазанович,

B.B. Носенко, A.A. Филоненко 2014

УДК 622.619

А.С. Носенко, В.Г. Хазанович, В.В. Носенко, А.А. Филоненко

СЕРВИСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ ШАХТНЫХ ПОГРУЗОЧНЫХ МАШИН И ПРОХОДЧЕСКИХ КОМБАЙНОВ

Проанализированы проблемы обеспечения запасными частями горно-проходческих машин угледобывающих предприятий Российского Донбасса. Предложено проведение на основе данных статистики краткосрочного и долгосрочного прогноза поставок.

Ключевые слова: сервис проходческих машин, запасные части.

Основной парк проходческой техники для разрушения и погрузки горной массы в Российском Донбассе состоит на 85 % из машин производства ОАО «Копейский машиностроительный завод», (проходческие комбайны КП21, 1ГПКС, погрузочные машины 2ПНБ2); имеется техника в объеме 15% производства различных машиностроительных заводов Украины (КПД, КСП32, МПК1600). Комбайновый способ проходки все чаше применяют в регионе, как менее затратный, но наличие пород крепостью свыше 8 единиц по шкале проф. М.М. Протодьяконо-ва предопределяет применение буровзрывного способа.

При расчете необходимого количества запасных частей для проведения технических обслуживаний и ремонтов горно-проходческой техники, как правило, используется нормативная документация, не всегда учитывающая агрессивные условия проведения работ в регионе. При нормативном сроке полезно го использования 5 лет, машина 2ПНБ2 отрабатывает назначенный ресурс за 1,5 года. Капитальный

ремонт машины проводят в среднем после 18 и 30 месяцев эксплуатации, а после 42 месяцев машина ремонту не подлежит.

Современные условия поставили новые проблемы и задачи в области снабжения запасными частями. Отсутствие качественных решений в области управления поставками запасных частей приводит к значительным издержкам. Кроме того, возникают проблемы, связанные с замораживанием активов в неликвидах и избыточных запасах запасных частей и отвлечением этих средств из основной деятельности.

При планировании поставок и приобретения запасных частей, предприятия заводы изготовители и потребители до настояшего времени не учитывали объективные законы формирования рынка в условиях экономической неопределенности и риска. Не использовались статистические данные о фактических показателях надежности, объемах и номенклатуре поставок в данный регион с конкретными горно-геологическими условиями, сложившейся системой организации сервиса.

Рис. 1. Алгоритм формирования системы управления поставками запас ных частей

Системный подход к сервисно му обеспечению горно-проходче ской техники, заключающийся в разработке и реализации методов прогнозирования рынка запасных частей, обеспечивающих снижение себестоимости проходческих работ за счет сокращения времени про-

стоев в ремонте, на основе результатов статистических исследований эксплуатации погрузочных машин и проходческих комбайнов избирательного действия, является актуальным.

Цель исследований — повышение эффективности эксплуатации шахт-

ных погрузочных машин и комбайнов избирательного действия за счет оптимизации объемов и номенклату ры запасных частей, требуемых для обеспечения их работоспособного состояния. Разработана методика определения объемов и номенклатуры запасных частей, основанная на методе прогнозирования в условиях неопределенности с учетом статистических данных о фактических показателях надежности и объемах поставок запасных частей.

Оптимизация номенклатуры и количества запасных частей проводились по результатам статистической обработки первичных источников информации о фактических поставках запасных частей на угледобывающие предприятия региона за 12 лет с 1997 по 2009 гг. Затраты на запасные части для погрузочных машин составили 35% от стоимости машин и 6% для комбайнов избирательного действия.

По фактическим показателям надежности и опросу экспертов — стоимость запасных частей, требуемых для поддержания машины в работоспособном состоянии на протяжении всего жизненного цикла машины, включающего два капитальных ремонта, равна стоимости самой машины.

В результате исследований сделаны следующие научные выводы.

1. При оптимизации структуры сервисного обеспечения шахтных погрузочных машин и комбайнов избирательного действия необходимо учитывать два массива статистических данных, характеризующих их эксплуатационные свойства в заданных горно-геологических условиях, а имен но — фактические показатели надежности и среднестатистические объемы и номенклатуру поставок машин и запасных частей в регион. 192

2. При эксплуатации горно-проходческих машин в подготовительных выработках по породам сечением от 10 до 30 м2, прочностью вмещающих пород на одноосное сжатие до 120 МПа и показателем абразивности до 15 мг, соотношение затрат на запасные части, необходимые и достаточные для поддержания машин в работоспособном состоянии в период жизненного цикла, к стоимости машины в целом, находится в пределах: 35—100 % для погрузочных машин, 20—40 % для комбайнов среднего класса и 6—10 % для тяжелых комбайнов.

3. Определение оптимального соотношения объемов, номенклатуры запасных частей к парку проходческой техники в регионе необходимо осуществлять на основе статистических данных о фактических показателях надежности и объемах поставок запасных частей с использованием прогнозирования в условиях неопределенности и риска.

На рис. 1 представлена блок-схема формирования модели управления запасами.

По итогам обработки была разработана методика прогнозирования объемов запасных частей и распределение их в зависимости от размера и постоянства спроса по складам изготовителя и потребителя, что позволит с одной стороны — избежать омертвления материальных ресурсов и с другой — снизить дефицит или стоимость простоя в ожидании необходимых деталей.

Методика прогнозирования оптимального количества запасных частей в условиях неопределенности заключается в следующем.

1. Определение номенклатурных групп запасных частей и деталей по методу АВС-анализа.

Все запасы по величине спроса на них можно разделить с помошью АВС-анализа — метода, позволяюший классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. В его основе лежит принцип Парето — 20 % всех товаров дают 80 % оборота.

• 20 % позиций ассортимента (группа А) дает 80 % товарооборота;

• 30 % позиций ассортимента (группа В) дает 15 % товарооборота;

• 50 % позиций ассортимента (группа С) составляют 5 % товарооборота.

2. Проведение XYZ-aнaлизa с

целью разделить запасные части и детали в соответствии с устойчивостью предъявляемого на них спроса. Методика ХУ7-анализа заключается в присвоении каждой товарной позиции коэффициента вариации — это коэффициент, показываюший отклонение анализируемого показателя от среднеарифметического значения.

Формула для расчета коэффициента вариации:

V =

1

I (x, - x)2

,= 1_

n

-• 100%,

x

где XI — значение параметра по оцениваемому объекту за У-тый период,

х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа, п — число периодов.

• Категория X — группы деталей, характеризуются стабильной величиной потребления и высокими возможностями прогнозирования.

• Категория У — группы деталей, характеризуются известными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.

• Категория 2 — группы деталей с нерегулярным потреблением, какие-

либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая.

3. Двухмерный анализ — совместное проведение ABC и XYZ-ана-лизов, позволяющее создать матрицу, состоящую из девяти классов запасных частей (если ABC-анализ позволяет оценить вклад каждой детали в структуру потребности, то XYZ-анализ позволяет оценить его нестабильность).

Группы AX, A Y — характеризуются высокой скоростью оборота. Производителю необходимо увеличить доли таких запасных частей и храниться они должны на складе с некоторым запасом, в непосредственной близости от потребителя.

Группировка товарных позиций происходит по возрастанию коэффициента вариации в каждой подгруппе ABC. Если детали попадают в группу BX, BY, A Y и CX, которые характеризуются известными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования, то для решения о приобретении потребителем необходимо рассчитать риски в условиях неопределенности.

Если детали попадают в группы с рангом Z, точность прогнозирования невысокая и в этих условиях, для определения номенклатуры и объемов запасных частей, целесообразно использовать анализ и принятие решения в условиях неопределенности и риска.

При расчете коэффициента вариации для деталей горно-проходче ских машин, эксплуатируемых в Российском Донбассе все детали групп ABC попали в категорию Z — деталей с нерегулярным потреблением, что может быть следствием повышенной надежности горной техники и нестабильности экономической ситуации.

Группы запасных частей

AX AY с V max AZ C V max max

BX CV. min BY CV BZ CV max

CX C . V. min min CY с. V min v CZ с . V min max

*С — стоимость запасной части

** V — коэффициент вариации спроса на запасную часть

В этих условиях целесообразно использовать анализ и принятие решения в условиях неопределенности.

3. Прогнозирование потребного количества запасных частей

Прогнозирование потребного количества запасных частей определяют на основе значения статистических данных и логического отбора протекания изучаемого процесса. Прогнозное значение на следующий период можно определить с помощью подбора линии тренда в программе EXCEL. Из заданного массива функций отбирают наиболее приемлемые виды уравнений связи. В качестве аппроксимирующих, чаще всего используются следующие функции: полиноми-

n

альная y = a0 + ^ aix'; линейная ;=i

y = a + bx; степенная y = axb; экспоненциальная y = a ■ exp(bx); логарифмическая y = a + b ■ ln x.

Вывод о качестве подбора линии тренда можно сделать по величи

не достоверности аппроксимации R, чем ближе значение показателя к единице, лучше выполнен подбор уравнения.

Различные варианты прогноза (стратегии) можно определить с помощью метода трех сигм — вероят-

ность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидание на величину, большую, чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю. Его применение в данном случае возможно, так как ряд требуемого количества деталей машин 2ПНБ2 распределен в соответствии с нормальным законом распределения.

Выбор оптимальной стратегии (оптимального количества запасных частей) предлагается производить на основе рисков в условиях неопределенности по критерию Сэвиджа, при котором величина риска принимает наименьшее значение в самой неблагоприятной ситуации, т.е., когда риск возможен, но минимален.

Задача состоит в выборе наилучшей стратегии, т. е. наиболее выгодного прогноза потребности в запасных частях. Пусть получено п стратегий «природы» Б], ] = 1, ..., п. Имеется и п возможных вариантов прогноза потребности в запасных частях — Я1, ... В-ь .■■ Кп, соответствующих различным состояниям «природы». Если фактический расход деталей совпадает с прогнозным (/ = ]), то затраты на запасные части складываются из затрат на приобретение и хранение запасных частей на складе и определяются по формуле:

аа = Цд • Я + Сх • Я,

где я1 — прогноз потребности в запасных частях определенной номенклатуры, соответствуюший определенной ^ стратегии, шт.; Цд — цена запасной части, руб.; Сх — стоимость хранения одной детали на складе, руб.

Если при принятии стратегии К^ фактический расход соответствует ]-му варианту прогноза Б], т.е. К стратегии, то затраты на запасные части складываются из: затрат на приобретение и хранение необходимого количества запасных частей Цд • я] + Сх • я1 , затрат на приобретение и хранение излишних запасных частей Цд ■ (- )к + Сх ■ (я> - я]), при

Я1 > Я); издержек, вызванных отсутствием необходимых запчастей на складе (Яj - Я) • Сп, яj > Я, где Сп —

убытки предприятия от простоя одной машины из-за неудовлетворенного спроса на запасные части, руб./шт., к — коэффициент, учитывающий плату за сверхнормативные запасы.

Затраты на запасные части ац при каждой паре стратегий И, Б], можно

задать матрицей затрат Л.

А =

"2 j

Определим матрицу рисков II Гц II. Элементы данной матрицы можно соответствуют формуле

maxi

г, =

{а и} - А и, если А v - выигрыш Av - min }, если Ajj - потери.

44%

Склас газтрЕокгэтя

IVA

Сеч и: заыша-

JD ГЧ7Г[>Е.КТЭ1Я

32*

Рис. 2. Распределение затрат на запасные части по складам изготовителя и потребителя

Помечаем справа в столбце максимальный риск в каждой строке. Выбираем минимальное значение.

5. Сравнение затрат на приобретение и хранение излишних запасных частей и издержек, вызванных дефицитом запчастей на складе (частичным или полным отказом техни ки — потерей производительности или простоем).

При составлении матрицы затрат Л, по главной диагонали находит ся оптимальное решение, когда нет ни дефицита, ни излишков. Элементы матрицы Л расположенные ниже главной диагонали характеризуют издержки связанные с приобретением и хранением излишков. И по аналогии элементы матрицы Л расположенные выше главной диагонали характеризуют издержки связанные с дефицитом деталей (простоем).

Таким образом, сравнение затрат на приобретение и хранение излишних запасных частей С и

ИЗё

издержек, вызванных дефицитом запчастей на складе С сводится

прост

к сравнению симметричных относительно главной диагонали элемента аи ау.

6. Распределение запасных частей по необходимости хранения на складах: завода-изготовителя; регионального склада завода-изготовителя; потребителя.

шин до отказа, все детали в зависимости от сборочной единицы машины и срока ее эксплуатации в регионе, можно распределить по срокам приобретения. Это позволит рационально планировать и расходовать оборотные средства, как изготовителя, так и потребителя.

На рис. 4 показано распределение прогнозного

0,25

| 0,2 0,15

1 0,1 .0

гЪ,05

О

И 0

° 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42

Срок эксплуатации, мес.

□ Нагребающая часть □ Ходовая часть

□ Конвейер □Гидро-, электрооборудование

□ Навесное оборудование □ Всего затраты

Загриы на

^ПНБ^Б <54%

Рис. 3. Прогнозное соотношение затрат на ма шину 2ПНБ2Б и запасных частей к ней

.. 1 п

. . ■ н и п ■ ГЬ П 1 " 1, ,

Рис. 4. Распределение затрат на запасные части машины 2ПНБ2Б в зависимости от срока эксплуатации

В результате применения методики запасные части распределены по складам (рис. 2) следующим образом:

Прогнозное соотношение стоимостей запасных частей и машины 2ПНБ2Б — 36 % к 64 % (рис. 3). Или прогнозная стоимость необходимых запасных частей составляет 57 % от стоимости машины 2ПНБ2Б, и находится в интервале 35—100 %.

Используя массив данных о фактических наработках проходческих ма-

объема и номенклатуры запасных частей по срокам эксплуатации буро-погрузочной машины 2ПНБ2Б.

Результаты исследований в виде методики прогнозирования оптимального количества запасных частей и графиков их поставок нашли практическое применение в работе ОАО «Копейский машиностроительный завод» при разработке графиков изготовления и поставок деталей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Носенко A.C., Хазанович В. Г., Носенко В.В., Сазонов С.Д. Сервисное обеспечение эксплуатации и унификация горнопроходческих машин // Научно-аналитический и производственный журнал «Горное оборудование и электроме-

ханика». М. «Новые технологии» № 4, 2009. - C. 8-12.

2. Логистика / B.C. Лукинский, В.И. Бережной, Е.В. Бережная и др. - М.: Финансы

и статистика, 2009. - 288 с. ГТТШ

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -

Носенко Алексей Станиславович - профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой,

Хазанович Владислав Григорьевич - кандидат технических наук, доцент, Носенко Виктория Владимировна - старший преподаватель,

Шахтинский институт (филиал) Южно-Российского государственного технического университета (НПИ).

Филоненко Александр Александрович - инженер, генеральный директор ООО «Управление механизации «Тоннельдорстрой».

А

UDC 622.619

SERVISE PROVISION OF EXPLOITATION OF MINING LOADING AND HEADING MACHINES

Nosenko A.S., Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of Chair, Hazanovich V.G., Candidate of Engineering Sciences, Assistant Professor, Nosenko V.V., Senior Lecturer

Filonenko A.A.1, General Director of "Mechanization" Tonneldorstroy. "

Shakhty Institute of South Russia State Technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute), 1OOO «UM «Tonneldorstroy»

Problems of spare parts supply for heading machines at coal mines of Russian Donbass are discussed and several ways of dealing with them are offered: short-time and long-time prognostication of deliveries on the basis of statistics data.

The author has developed forecasting procedure for spare parts stock size and distribution of spare parts among manufacturer's and consumer's warehouses, depending on the spare part size and demand, to avoid death of the physical resources, on the one hand, and to reduce spare parts deficiency or cut down costs of downtime awaiting parts, on the other hand.

Key words: service of heading machines, spare parts.

REFERENCES

1. Nosenko A.S., Khazanovich V.G., Nosenko V.V., Sazonov S.D. Service Backup and Standardization of Tunneling Machines. Nauchno-analitichesky i proizvodsbvenny zhurnal "Gornoe oborudo-vanie i elektromekhanika"—Mining Equipment and Electromechanics Science-Analysis and Production Journal, 2009, No. 4, pp. 8-12.

2. Lukinsky V.S., Berezhnoy V.I., Berezhnaya E.V. et al. Logistics. Moscow: Finansy statistika, 2009, 288 p.