Науковий вісник НГУ

Принципи оптимізації технічного обслуговування засобів транспорту: визначення вартості обладнання

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №5 2023

Останнє оновлення: 27 жовтня 2023

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1921

Authors:

А. І. Головань*, orcid.org/0000-0001-6589-4381, Одеський національний морський університет, м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. В. Грицук, orcid.org/0000-0001-7065-6820, Херсонська державна морська академія, м. Херсон, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. П. Гончарук, orcid.org/0000-0002-5306-4206, Одеський національний морський університет, м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Corresponding author e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (5): 077 - 084

https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-5/077

Abstract:

Мета. Встановлення обґрунтованих принципів і методики ефективного визначення вартості обладнання та оптимізації технічного обслуговування засобів транспорту.

Методика. Результати представленого наукового дослідження отримані за використання загальних і спеціальних методів пізнання: абстрактно-логічний аналіз, систематизація й комбінування, метод теоретичного узагальнення, метод діалектичного пізнання, дедукція та індукція, статистичний аналіз. Виконується аналіз залежності між імовірністю попередження відмов системою технічного обслуговування й питомими витратами. Досліджується вплив рівня розкиду у швидкості зміни технічного стану на тривалість циклу експлуатації та швидкість її зниження. Проводиться аналіз отриманих результатів, включаючи формування точок мінімальних питомих витрат, вплив вартості запасних частин, а також розгляд практичної значимості отриманих висновків.

Результати. У роботі визначена економічна сутність методики визначення питомих витрат на технічну експлуатацію засобу транспорту, ураховуючи розподіл витрат на запасні частини, оплату праці та інші складові. Ця методика дозволяє оцінити сукупні витрати, пов’язані з технічним обслуговуванням, і прийняти обґрунтовані рішення щодо ефективного використання ресурсів. Встановлено, що вартість запасних частин впливає на ефективність системи технічного обслуговування, і потрібно збалансувати витрати на запасні частини й безпеку, ураховуючи ймовірність відмов. Метод, указаний у цій роботі, є універсальним, що дозволяє його адаптацію й застосування до спеціалізованого рухомого складу автомобільного транспорту.

Наукова новизна. У роботі набув подальшого розвитку методичний підхід до розрахунку вартості обладнання, що використовується для технічного обслуговування засобів транспорту, з метою сприяння покращенню ефективності обслуговування та зниженню витрат. Це дозволяє комплексно оцінити результати збільшення ймовірності попередження відмов системою технічного обслуговування, управляти невикористаним ресурсом деталей, особливо у випадку короткого експлуатаційного циклу.

Практична значимість. Представлені результати дослідження можуть бути використані для оптимізації системи технічного обслуговування, підвищення ефективності експлуатації, забезпечення безпеки й надійності транспортних засобів і зменшення витрат на запасні частини, працю та інші складові обслуговування. Це дозволяє зберігати ресурси та знижувати експлуатаційні витрати, що є важливим для фінансової стабільності та прибутковості керуючих компаній.

Ключові слова: технічне обслуговування, суднові технічні засоби, витрати, попередження відмов, ефективність експлуатації

References.

1. Davies, J., Truong-Ba, H., Pardalos, P. M., & Will, G. (2021). Optimal inspections and maintenance planning for anti-corrosion coating failure on ships using non-homogeneous Poisson Processes. Ocean Engineering, 238, 109695. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2021.109695.

2. Wang, H., Oguz, E., Jeong, B., & Zhou, P. (2018). Life cycle cost and environmental impact analysis of ship hull maintenance strategies for a short route hybrid ferry. Ocean Engineering, 161, 20-28. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2018.04.084.

3. Tan, Y., Tian, H., Jiang, R., Lin, Y., & Zhang, J. (2020). A comparative investigation of data-driven approaches based on one-class classifiers for condition monitoring of marine machinery system. Ocean Engineering, 201, 107174. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.107174.

4. Lazakis, I., Raptodimos, Y., & Varelas, T. (2018). Predicting ship machinery system condition through analytical reliability tools and artificial neural networks. Ocean Engineering, 152, 404-415. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2017.11.017.

5. Tian, X., Yan, R., Liu, Y., & Wang, S. (2023). A smart predict-then-optimize method for targeted and cost-effective maritime transportation. Transportation Research Part B-methodological, 172, 32-52. https://doi.org/10.1016/j.trb.2023.03.009.

6. Eruguz, A. S., Tan, T., & Van Houtum, G. (2017). A survey of maintenance and service logistics management: Classification and research agenda from a maritime sector perspective. Computers & Operations Research, 85, 184-205. https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.03.003.

7. Mouschoutzi, M., & Ponis, S. T. (2022). A comprehensive literature review on spare parts logistics management in the maritime industry. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 38(2), 71-83. https://doi.org/10.1016/j.ajsl.2021.12.003.

8. Kretschmann, L., Burmeister, H., & Jahn, C. (2017). Analyzing the economic benefit of unmanned autonomous ships: An exploratory cost-comparison between an autonomous and a conventional bulk carrier. Research in Transportation Business and Management, 25, 76-86. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2017.06.002.

9. Guo, S., Wang, Y., Dai, L., & Hu, H. (2023). All-electric ship operations and management: Overview and future research directions. eTransportation, 17, 100251. https://doi.org/10.1016/j.etran.2023.100251.

10. Veitch, E., & Alsos, O. A. (2022). A systematic review of human-AI interaction in autonomous ship systems. Safety Science, 152, 105778. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105778.

11. Heyer, A., D’Souza, F., Morales, C. L., Ferrari, G., Mol, J. M. C., & De Wit, J. (2013). Ship ballast tanks a review from microbial corrosion and electrochemical point of view. Ocean Engineering, 70, 188-200. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2013.05.005.

12. Govindan, K., Kannan, D., Jørgensen, T. J. D., & Nielsen, T. (2022). Supply Chain 4.0 performance measurement: A systematic literature review, framework development, and empirical evidence. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 164, 102725. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102725.

13. Chou, M., Hsu, Y., Hsu, C., & Ding, J. (2022). Reconstruction mechanism and strategy of global maritime green supply chain against the backdrop of nuclear pollution. Marine Pollution Bulletin, 185, 114235. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.114235.

14. Esa, M. a. M., & Muhammad, M. (2023). Adoption of prescriptive analytics for naval vessels risk-based maintenance: A conceptual framework. Ocean Engineering, 278, 114409. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114409.

15. Golovan, A., Gritsuk, I., Popeliuk, V. P., Sherstyuk, O., Honcharuk, I., …, & Khudiakov, I. (2019). Features of Mathematical Modeling in the Problems of Determining the Power of a Turbocharged Engine According to the Characteristics of the Turbocharger. SAE International Journal of Engines. https://doi.org/10.4271/03-13-01-0001.

16. Daya, A., & Lazakis, I. (2023). Developing an advanced reliability analysis framework for marine systems operations and maintenance. Ocean Engineering, 272, 113766. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.113766.

17. Karatuğ, C., Arslanoğlu, Y., & Soares, C. G. (2023). Design of a decision support system to achieve condition-based maintenance in ship machinery systems. Ocean Engineering, 281, 114611. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114611.

18. Mikhalevich, M., Yarita, A., Leontiev, D., Gritsuk, I., Bogomolov, V., Klimenko, V., & Saravas, V. (2019). Selection of rational parameters of automated system of robotic transmission clutch control on the basis of simulation modelling. In SAE technical paper series. https://doi.org/10.4271/2019-01-0029.

19. Volodarets, M., Gritsuk, I., Chygyryk, N., Belousov, E., Golovan, A., Volska, O., …, & Volodarets, O. (2019). Optimization of vehicle operating conditions by using simulation modeling software. In SAE technical paper series. https://doi.org/10.4271/2019-01-0099.

20. Gorobchenko, O., Fomin, O., Gritsuk, I., Saravas, V., Grytsuk, Y., Bulgakov, M., Volodarets, M., & Zinchenko, D. O. (2018). Intelligent Locomotive Decision Support System structure development and operation quality assessment. https://doi.org/10.1109/ieps.2018.8559487.

21. Golovan, A., Gritsuk, I., Rudenko, S., Saravas, V., Shakhov, A., & Shumylo, O. (2019). Aspects of Forming the Information V2I Model of the Transport Vessel. 2019 IEEE International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), (pp. 390-393). Kremenchuk, Ukraine, 2019. https://doi.org/10.1109/MEES.2019.8896595.

22. Naumov, V., Zhamanbayev, B., Agabekova, D., Zhanbirov, Z., & Taran, I. (2021). Fuzzy-logic approach to estimate the passengers’ preference when choosing a bus line within the public transport system. Communications – Scientific Letters of the University of Žilina, 23(3), A150-A157. https://doi.org/10.26552/com.C.2021.3.A150-A157.

23. Taran, I., & Bondarenko, A. (2017). Conceptual approach to select parameters of hydrostatic and mechanical transmissions for wheel tractors designed for agricultural operations. Archives of transport, 41(1), 89-100. https://doi.org/10.5604/01.3001.0009.7389.

24. Taran, I. A., & Klimenko, I. Yu. (2014). Transfer ratio of double-split transmissions in case of planetary gear input. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (6), 60-66.

• < Попередня
• Наступна >