Определение эффективной системы управления ­специализированным транспортным предприятием

Рейтинг:   / 1
ПлохоОтлично 

Authors:

В. Волков, orcid.org/0000-0003-2202-3441, Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет, г. Харьков, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

И. Таран, orcid.org/0000-0002-3679-2519, Национальный технический университет «Днепровская политехника», г. Днепр, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Т. Волкова, orcid.org/0000-0001-8546-4119, Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет, г. Харьков, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А. Павленко, orcid.org/0000-0003-4237-4310, Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет, г. Харьков, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Н. Бережная, orcid.org/0000-0001-8740-3387, Харьковский национальный технический университет сельского хозяйства имени Петра Василенко, г. Харьков, Украина, е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 повний текст / full article



Abstract:

Цель. Определить эффективную систему управления специализированным транспортным предприятием в условиях изменяющегося спроса за счет оптимизации параметров и уменьшения затрат.

Методика. Используя принципы системного подхода и опираясь на аппарат теории массового обслуживания, предложен подход к определению эффективной системы управления специализированным транспортным предприятием. Для построения регрессионных моделей формализованы затраты на обслуживание заказов и, с помощью регрессионного анализа, определен уровень влияния параметров системы на оценочный показатель.

Результаты. Анализ теоретических разработок показал, что, несмотря на большое количество разработанных подходов по совершенствованию систем управления предприятиями различных отраслей, в которых предлагаются современные методы и модели, необходимо разработать именно незатратную и адаптивную методику определения эффективной системы управления специализированным транспортным предприятием. Предложен подход определения такой системы на примере Частного Акционерного Общества «Мариупольский металлургический комбинат имени Ильича», на двух уровнях: по параметрам обслуживания и затратам на обслуживание заказов предприятия. Для этого разработана математическая модель системы обслуживания заказов, которая учитывает различные вероятностные факторы (моменты поступления заказов, время обслуживания и другие). Также формализованы затраты на обслуживание, по которым определяются оптимальные условия, и на основе их значений и параметров воздействия получены регрессионные модели в степенной форме с ненулевым коэффициентом. Построенные модели позволят в оперативном режиме определять оптимальные условия обслуживания и принимать управленческие решения при варьировании количества ремонтных бригад, количества автомобилей и др.

Научная новизна. В работе впервые предложен подход к определению эффективной системы управления специализированным транспортным предприятием на основе теории массового обслуживания, с учетом системного подхода во взаимодействии производственных и транспортных предприятий. Также построены прогнозные модели определения затрат на обслуживание заявок горнодобывающих и металлургических компаний в зависимости от количества бригад, времени обслуживания и числа заказов.

Практическая значимость. Разработанный подход является теоретической основой для совершенствования взаимодействия специализированных транспортных предприятий и горнодобывающих и металлургических компаний. Полученные модели позволят построить эффективную систему управления на основе определения рационального количества ремонтных бригад и автомобилей на автотранспортном предприятии, что, в свою очередь, уменьшит затраты на эксплуатацию ресурсов.

References.

1. Kozhevnikova, N. Yu. (2013). Specialized rolling stock as a priority growth area of a motor transport enterprise. Agrarnoe obrazovanie i nauka, (4), 10-14.

2. Naumov, V. (2017). Estimating the Vehicles’ Number for Servicing a Flow of Requests on Goods Delivery. Transportation Research Procedia27, 412-419. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.063.

3. Rossolov, A., Popova, N., Kopytkov, D., Rossolova, H., & Za­porozhtseva, H. (2018). Assessing the impact of parameters for the last mile logistics system on creation of the added value of goods. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies95, 70-75. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142523.

4. Vojtov, V., Berezchnaja, N., Kravcov, A., & Volkova, T. (2018). Evaluation of the Reliability of Transport Service of Logistics Chains. International Journal of Engineering & Technology7(4.3), 270-274. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.3.19802.

5. Deryugin, O., & Cheberyachko, S. (2015). Substatiation of truck selection in terms of psychophysiologic stress on a driver minimizing. Eastern-European journal of enterprise technologies3(75), 15-22. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.42127.

6. Naumov, V. S., & Kholeva, O. G. (2017). Forming the strategies of sustainable development of freight forwarders at transportation market. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (3), 129-134.

7. Ebrahimi, M., Baboli, A., & Rother, E. (2019.) The evolution of world class manufacturing toward Industry 4.0: A case study in the automotive industry. IFAC-PapersOnLine52(10), 188-194. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.10.021.

8. Kozachenko, D., Skalozub, V., Gera, B., Hermaniuk, Yu., Korobiova, R., & Gorbova, A. (2019). A model of transit freight distribution on a railway network. Transport Problems14(3), 17-26. https://doi.org/10.20858/tp.2019.14.3.2.

9. Gou, J., Li, N., Lyu, T., Lyu, X., & Zhang, Z. (2019). Barriers of knowledge transfer and mitigating strategies in collaborative management system implementations. Journal of Information and Knowledge Management Systems49(1), 2-20. https://doi.org/10.1108/VJIKMS-09-2018-0072.

10. Malucelli, F., & Tresoldi, E. (2019). Delay and disruption management in local public transportation via real-time vehicle and crew re-scheduling: a case study. PUBLIC TRANSPORT11(1), 1-25. https://doi.org/10.1007/s12469-019-00196-y.

11. See, B. P., Yap, C. S., & Ahmad, R. (2019). Antecedents of continued use and extended use of enterprise systems. Behaviour & Information Technology, 38(4), 384-400. https://doi.org/10.1080/0144929X.2018.1536165.

12. Saraeian, S., Shirazi, B., & Motameni, H. (2019). Adaptive control of criticality infrastructure in automatic closed-loop supply chain considering uncertainty. International Journal of Critical Infrastructure Protection25, 102-124. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2019.02.004.

13. Shramenko, N., Pavlenko, O., & Muzylyov, D. (2020). Logistics Optimization of Agricultural Products Supply to the European Union Based on Modeling by Petri Nets. In: I. Karabegović (Ed.). New Technologies, Development and Application III. NT 2020. Lecture Notes in Networks and Systems128, (pp. 596-604). Cham: Springer. https://doi.org/0.1007/978-3-030-46817-0_69.

14. Gritsuk, I., Volkov, V., Mateichyk, V., Gutarevych, Y., Tsiu­man, M., & Goridko, N. (2017). The Evaluation of Vehicle Fuel Consumption and Harmful Emission Using the Heating System in a Driving Cycle. SAE International Journal of Fuels and Lubricants10(1), 236-248. https://doi.org/10.4271/2017-26-0364.

15. Sładkowski, A., Utegenova, A., Kolga, A. D., Gavrishev, S. E., Stolpovskikh, I., & Taran, I. (2019). Improving the efficiency of using dump trucks under conditions of career at open mining works. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 36-42. https://doi.org/10.29202/nvngu/2019-2/8.

16. Turpak, S. M., Taran, I. O., Fomin, O. V., & Tretiak, O. O. (2018). Logistic technology to deliver raw material for metallurgical production. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (1), 162-169. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/3.

17. Rossolov, A., Kopytkov, D., Kush, Y., & Zadorozhna, V. (2017). Research of effectiveness of unimodal and multimodal transportation involving land modes of transport. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies5(89), 60-69. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.112356.

18. Shramenko, N., & Muzylyov, D. (2020). Forecasting of Overloading Volumes in Transport Systems Based on the Fuzzy-Neural Model. Advances in Design, Simulation and Manufacturing II. DSMIE 2019. Lecture Notes in Mechanical Engineering, (pp. 311-320). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-22365-6_31.

19. Naumov, V., Nagornyi, I., & Litvinova, Y. (2015). Model of multimodal transport node functioning. Archives of Transport36(4), 43-54. https://doi.org/10.5604/08669546.1185202.

20. Ni, D. (2015). Traffic Flow Theory. Butterworth-Heinemann. Retrieved from https://www.elsevier.com/books/traffic-flow-theory/ni/978-0-12-804134-5.

 

Предыдущие статьи из текущего раздела:

Посетители

3210364
Сегодня
За месяц
Всего
62
34387
3210364

Гостевая книга

Если у вас есть вопросы, пожелания или предложения, вы можете написать их в нашей «Гостевой книге»

Регистрационные данные

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины.
 Регистрационный номер КВ № 17742-6592ПР от 27.04.2011.

Контакты

40005, г. Днепр, пр. Д. Яворницкого, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Вы здесь: Главная Архив журнала по выпускам 2020 Содержание №4 2020 Определение эффективной системы управления ­специализированным транспортным предприятием