Модель реализации системы контроля производственного процесса на предприятии технического сервиса автомобилей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В исследовании рассмотрен методический подход к контролю производственных процессов по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей на предприятиях технического сервиса. Подход основывается на рассмотрении предприятия как сложной организационной или кибернетической системы. Для основного процесса, реализуемого этой системой, определяется количество точек контроля в течение смены, величина и степень запаздывания управленческих воздействий. Для моделирования работы системы используется имитационная модель, которая учитывает постепенное нарастание ошибки исполнителей и ее устранение при применении управляющего воздействия. С учетом установленного показателя и критерия эффективности определено оптимальное количество элементов системы контроля в зависимости от интенсивности поступления автомобилей в сервисную зону. Получены модели установленных закономерностей, которые описываются однофакторными регрессионными уравнениями. Разработаны модели закономерностей влияния параметров системы контроля на относительную пропускную способность системы.

Цель – повышение эффективности управления предприятиями автомобильного транспорта путем установления закономерностей влияния количества поступающих в зону технического сервиса автомобилей на параметры системы контроля производственных процессов предприятия.

Метод и методология проведения работы. В исследовании используется метод корреляционно-регрессионного анализа, методика планирования эксперимента, имитационное моделирование, системный анализ.

Результаты. Установлены закономерности влияния количества поступающих в зону технического сервиса автомобилей на количество точек контроля в течение смены, на величину управляющего воздействия, на степень запаздывания реализации управляющего воздействия. Установлены закономерности влияния количества точек контроля в течение смены, величины управляющего воздействия, степени запаздывания реализации управляющего воздействия на относительную пропускную способность системы.

Область применения результатов. Результаты исследования могут быть использованы руководством предприятий по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей при оперативном управлении технологическими процессами.

Об авторах

Евгений Сергеевич Козин

Тюменский индустриальный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kozines@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6774-3285
SPIN-код: 1834-0639
Scopus Author ID: 57052768700
ResearcherId: D-8474-2019

доцент кафедры сервиса автомобилей и технологических машин, кандидат технических наук, доцент

Россия, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Российская Федерация

Список литературы

  1. Aizerman, M. A. (2016). Theory of automatic control: Adiwes international series. Amsterdam: Elsevier.
  2. Fransoo, J. C., & Rutten, W. G. M. M. (1994). A typology of production control situations in process industries. International Journal of Operations & Production Management, 14(12), 47–57. https://doi.org/10.1108/01443579410072382 EDN: https://elibrary.ru/EAYRGB
  3. Landers, R. G., et al. (2020). A review of manufacturing process control. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 142(11), 110814. https://doi.org/10.1115/1.4048111 EDN: https://elibrary.ru/MOXMIO
  4. Trentesaux, D. (2009). Distributed control of production systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(7), 971–978. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2009.05.001
  5. Захаров, Н. С., & Козин, Е. С. (2023). Контроль выполнения технологического процесса обслуживания и ремонта автомобилей с использованием нейронных сетей. Вестник Уральского государственного университета путей сообщения, (4), 43–51. https://doi.org/10.20291/2079-0392-2023-4-43-51 EDN: https://elibrary.ru/NAQINB
  6. Калугин, Ю. Б. (2020). Модифицированная расчетная схема для обоснования величины периода контроля. Специальная техника и технологии транспорта, (8), 114–120. EDN: https://elibrary.ru/IPJTYD
  7. Калугин, Ю. Б. (2020). Обоснование величины шага контроля при управлении технологическими процессами. Специальная техника и технологии транспорта, (7), 33–36. EDN: https://elibrary.ru/GJETWL
  8. Кельтон, В., & Лоу, А. (2004). Имитационное моделирование. Классика CS (3-е изд.). Санкт-Петербург: Питер; Киев: Издательская группа BHV. 847 с.
  9. Киселев, Г. Г. (2023). Система для оперативного контроля и соблюдения технологической дисциплины процесса осмотра подвижного состава на ПТО. В Наука и образование: достижения и перспективы: Материалы VIII Международной научно-практической конференции (Саратов, 21 декабря 2023 г.) (с. 35–40). Самара — Саратов: Общество с ограниченной ответственностью «Амирит». EDN: https://elibrary.ru/BPLWCZ
  10. Козин, Е. С. (2022). Система поддержки принятия решений по управлению станцией технического обслуживания автомобилей. Транспорт Урала, (3), 73–77. https://doi.org/10.20291/1815-9400-2022-3-73-77 EDN: https://elibrary.ru/MWZBJW
  11. Кремер, Н. Ш. (2006). Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов (2-е изд., перераб. и доп.). Москва: ЮНИТИ-ДАНА. 573 с.
  12. Кузьменко, Н. В., Куликов, В. В., & Бордун, Г. Ф. (2014). Разработка структуры анализа контроля качества технологического процесса. Современные технологии и научно-технический прогресс, 1, 11. EDN: https://elibrary.ru/SHOTZL
  13. Кушнир, Г. Ю., & Минченко, С. Н. (2017). Совершенствование методов контроля качества технического обслуживания и ремонта на предприятиях, обслуживающих транспортные средства различных марок. Международный научный журнал, (3), 70–73. EDN: https://elibrary.ru/YTOIWR
  14. Мальцев, Д. В., & Репецкий, Д. С. (2020). Контроль производственного персонала при выполнении работ технического обслуживания автомобилей. Мир транспорта, 18(6), 238–247. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-6-238-247 EDN: https://elibrary.ru/MRGGVD
  15. Михайлов, В. С. (1988). Теория управления. Киев: Выща школа. Головное изд-во. 312 с.
  16. Новиков, Д. А. (2016). Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. Москва: ЛЕНАНД. 160 с. EDN: https://elibrary.ru/ULJXBF
  17. Новиков, Д. А. (2005). Теория управления организационными системами. Москва: МПСИ. 584 с. EDN: https://elibrary.ru/PFGVIJ
  18. Трегубов, Ю. М. (2015). Анализ проблем внутреннего контроля производственных процессов на промышленном предприятии. В XXII Туполевские чтения (Школа молодых ученых): Материалы конференции (Казань, 19–21 октября 2015 г.) (т. 5, с. 388–394). Казань: ООО «Издательство Фолиант». EDN: https://elibrary.ru/UWATMB
  19. Антохина, Ю. А., Семенова, Е. Г., Епифанцев, К. В., & Копанский, А. С. (2020). Управление качеством продукции и производственный контроль технологических процессов при применении принципов ХАССП. В Метрологическое обеспечение инновационных технологий: Международный форум (Санкт-Петербург, 4 марта 2020 г.) (с. 12–13). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. EDN: https://elibrary.ru/VNWGNV
  20. Шайдуллина, Н. К., Печеный, Е. А., & Нуриев, Н. К. (2023). Моделирование процесса администрирования системы массового обслуживания с ограниченным временем жизни заявок. Современные наукоемкие технологии, (11), 81–86. https://doi.org/10.17513/snt.39824 EDN: https://elibrary.ru/SNBJFJ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Козин Е.С., 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».