Снижение затрат на обслуживание локомотивов с помощью интеллектуального программного обеспечения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В данной статье представлено новое компьютерное программное обеспечение, разработанное для оптимизации графиков технического обслуживания тягового подвижного состава (ТПС). Программное обеспечение анализирует данные о сбоях/поломках ТПС, учитывая параметры надежности и экономической эффективности, чтобы рекомендовать оптимальные межремонтные пробеги. Оно анализирует показатели надежности компонентов локомотивов, исследует гипотезы о распределении отказов и предлагает экономически эффективные рекомендации по корректировке интервалов технического обслуживания. Этот подход, основанный на данных, устраняет ограничения традиционных обобщенных графиков обслуживания, динамически адаптируясь к конкретным условиям эксплуатации и используя статистические модели, такие как распределения Вейбулла, экспоненциальное и нормальное, для прогнозирования безотказной работы. Программное обеспечение направлено на улучшение управления парком подвижного состава за счет сокращения времени простоя, минимизации незапланированных ремонтов и снижения общих затрат на техническое обслуживание.

Цель. Данная статья посвящена программному обеспечению, разработанному для обработки данных о неисправностях тягового подвижного состава (ТПС) и оптимизации норм межремонтных пробегов с учетом параметров надежности и экономической эффективности. Программное обеспечение анализирует показатели надежности компонентов локомотивов, исследует гипотезы распределения отказов в локомотивных депо и формирует рекомендации по оптимизации межремонтных пробегов при одновременной минимизации затрат на техническое обслуживание и ремонт.

Материалы и методы. Разработанное в данном исследовании программное обеспечение использует многоэтапный процесс анализа для оптимизации норм межремонтных пробегов локомотивов. Основная методология основана на статистическом анализе показателей надежности, включая интенсивность отказов и время наработки на отказ отдельных компонентов. Сбор данных осуществляется путем сортировки отказов по их типу и характеру, что позволяет выявлять повторяющиеся закономерности и виды отказов.

Результаты. Данное исследование продемонстрировало эффективность программного подхода к оптимизации норм межремонтных пробегов локомотивов. Используя статистический анализ отказов и интегрируя модели экономических затрат, программное обеспечение позволяет снизить как частоту внеплановых ремонтов, так и общие затраты на обслуживание. Повышение надежности и эксплуатационной эффективности локомотивов подчеркивает ценность данного инструмента для железнодорожных операторов. Более того, это программное обеспечение, оптимизирующее нормы межремонтных пробегов с учетом показателей надежности и рассчитывающее экономический эффект, направленный на сокращение простоев, обладает значительным потенциалом для практического применения. Его способность анализировать данные об отказах и прогнозировать потенциальные проблемы позволяет осуществлять профилактическое планирование технического обслуживания, минимизируя сбои в работе и максимизируя использование ресурсов. Это напрямую способствует повышению экономической эффективности за счет снижения потребности в срочных ремонтах и связанных с ними расходах.

Об авторах

Валерия Алексеевна Бутусова

Дальневосточный государственный университет путей сообщения

Автор, ответственный за переписку.
Email: va.butusova@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-1996-0454

старший преподаватель, кафедра Транспорт железных дорог

Россия, ул. Серышева, 47, г. Хабаровск, 680021, Российская Федерация

Юрий Анатольевич Давыдов

Дальневосточный государственный университет путей сообщения

Email: puch@festu.khv.ru
ORCID iD: 0000-0002-7845-7487

доктор технических наук, профессор

Россия, ул. Серышева, 47, г. Хабаровск, 680021, Российская Федерация

Алексей Сергеевич Кушнирук

Дальневосточный государственный университет путей сообщения

Email: alexey.kushniruk@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3764-9332

кандидат технических наук, доцент

Россия, ул. Серышева, 47, г. Хабаровск, 680021, Российская Федерация

Денис Юрьевич Дроголов

Дальневосточный государственный университет путей сообщения

Email: pro@festu.khv.ru
ORCID iD: 0000-0001-6312-1991

старший преподаватель, кафедра Транспорт железных дорог

Россия, ул. Серышева, 47, г. Хабаровск, 680021, Российская Федерация

Список литературы

  1. Дмитренко, И. В. (1999). Текущий ремонт и техническое обслуживание локомотивов. Учебное пособие. Хабаровск. 120 с.
  2. Распоряжение ОАО «РЖД» от 30 декабря 2016 г. № 2796р. О системе технического обслуживания и ремонта локомотивов ОАО «РЖД».
  3. Руководство по техническому обслуживанию и текущему ремонту тепловозов 2ТЭ10, ТЭ10. ИО.
  4. Sturges, H. A. (1926). The choice of a class interval. Journal of the American Statistical Association, 21(153), 65–66. https://doi.org/10.1080/01621459.1926.10502161
  5. Колемаев, В. А., & Калинина, В. Н. (1997). Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник (под ред. В. А. Колемаева). Москва: ИНФРА-М. 302 с. (Серия «Высшее образование»).
  6. ОСТ 32 70-96. Тепловозы. Система сбора и обработки информации о надежности с мест эксплуатации. (1996).
  7. Воробьев, А. А., & др. (2017). Надежность подвижного состава. Учебник. Москва: ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте». EDN: https://elibrary.ru/ZDPXNP
  8. Четвергов, В. А., & Пузанков, А. Д. (2003). Надежность локомотивов (под ред. проф. В. А. Четвергова). Москва: Маршрут. 413 с. EDN: https://elibrary.ru/SCNHJZ
  9. Вознюк, В. Н., Пушкарев, И. Ф., & Ставров, Т. В., & др. (1991). Надежность тепловозов. Москва: Транспорт. 159 с.
  10. Четвергов, В. А. (1975). Теоретические вопросы анализа и оптимизации надежности и системы ремонта тепловозов. Диссертация доктора технических наук. Омск. 380 с. EDN: https://elibrary.ru/VLUSIL

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Бутусова В.А., Давыдов Ю.А., Кушнирук А.С., Дроголов Д.Ю., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».