ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ БАЗ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В СРЕДЕ PYTHON

Введение

Современные автотранспортные предприятия сталкиваются с необходимостью повышения эффективности управления производственными процессами в условиях роста парка, увеличения сложности логистических операций и изменчивости рыночных требований. Классические методы расчета производственной программы ТО и ТР, основанные на нормативных подходах [1], зачастую не учитывают вероятностный характер эксплуатационных параметров, таких как неравномерность пробега, внеплановые простои и человеческий фактор. Это приводит к дисбалансу между плановыми и фактическими показателями, что негативно сказывается на технической готовности парка и экономических результатах предприятия [2].

 

Цель исследования — разработка методики расчета производственной программы ТО и ТР, основанной на имитационном моделировании, которая позволит:

1. Учесть стохастические факторы эксплуатации.
2. Повысить точность прогнозирования нагрузки на производственные зоны.
3. Оптимизировать распределение трудовых и технических ресурсов.

Методология исследования

 

1. Анализ традиционных методов

 

Традиционный подход включает следующие этапы:

 

1. Корректировка нормативов:

• Интервалы ТО-1, ТО-2 и капитального ремонта (КР) корректируются с использованием коэффициентов K1−K5K1​−K5​, учитывающих условия эксплуатации, климат и модификацию техники.
• Формула корректировки интервала ТО-1:

L1=L1н⋅K1⋅K3,L1​=L1н​⋅K1​⋅K3​,

где L1нL1н​ — нормативный интервал, K1K1​ — коэффициент условий эксплуатации, K3K3​ — климатический коэффициент.

 

2. Расчет производственной программы:

• Годовое число обслуживаний определяется через цикловой пробег и годовой пробег автомобиля.
• Формула годового пробега:

Lгод=Dраб⋅Lсут⋅αт,Lгод​=Dраб​⋅Lсут​⋅αт​,

где DрабDраб​ — число рабочих дней, LсутLсут​ — среднесуточный пробег, αтαт​ — коэффициент технической готовности.

 

Недостатки традиционного метода:

• Игнорирование случайных отклонений пробега и времени восстановления.
• Завышение коэффициента технической готовности на 6–8% [3].

3. Имитационная модель на Python

 

Моделирование производственных процессов с использованием Python

Язык программирования Python предоставляет широкие возможности для построения модели производственной программы АТП. В отличие от специализированных языков типа GPSS, Python обладает большей гибкостью и удобством для интеграции с аналитическими модулями, визуализацией данных и пользовательскими интерфейсами.

Разработанная модель использует объектно-ориентированный подход, в рамках которого реализован основной класс ATPCalculator. Данный класс позволяет рассчитывать:

• скорректированные интервалы ТО и КР;
• годовой пробег автомобилей;
• количество воздействий ТО-1, ТО-2, ТР и диагностик;
• трудоёмкость всех видов обслуживания;
• потребность в рабочих и постах;
• простой подвижного состава и коэффициент технической готовности.

Для имитационного моделирования применена генерация случайных значений среднесуточного пробега в пределах заданного диапазона (например, ±10% от среднего значения). Это позволяет учесть стохастическую природу эксплуатации транспорта.

Учёт случайных факторов и имитационное моделирование

Имитационное моделирование в Python реализовано с использованием библиотеки NumPy. В процессе моделирования производится многократный пересчёт показателей при варьировании ключевых параметров, таких как пробег, коэффициенты условий, трудоёмкость и др.

В результате пользователь получает усреднённые показатели производственной программы за заданное количество симуляций (например, 1000 итераций). Это позволяет более точно оценить загрузку производственных мощностей и влияние случайных факторов на итоговые параметры эксплуатации.

Результаты моделирования используются для принятия обоснованных решений по оптимизации производственной базы, распределению ресурсов и планированию технического обслуживания.

Модель расширяема и может быть дополнена модулями визуализации, отчётности или интеграции с внешними базами данных.

Логика расчётов и имитации

Алгоритм построения модели включает в себя следующие этапы:

1. Расчёт скорректированных интервалов обслуживания на основе коэффициентов;
2. Определение годового пробега и количества обслуживаний;
3. Расчёт годового объёма работ по каждому виду обслуживания;
4. Имитационное моделирование случайного пробега и пересчёт всех показателей;
5. Расчёт средней трудоёмкости, простоев и КТГ.

Моделирование может проводиться как для одного сценария, так и в виде серии симуляций с усреднением результатов.

Разработанная модель включает следующие модули:

1. Генерация исходных данных:

• Среднесуточный пробег генерируется с использованием нормального распределения N(μ,σ)N(μ,σ), где σ=0.1μσ=0.1μ.
• Время простоя на ТО и ТР варьируется в пределах ±10% от нормативного значения.

2. Алгоритм расчета:

• Многократное моделирование (1000 итераций) для оценки распределения результатов.
• Расчет ключевых показателей для каждой итерации:
• ​​​​​ Годовой объем работ (формула 1):

T_год=∑(N_ТО-1⋅t_ТО-1+N_ТО-2⋅t_ТО-2)+Lгод⋅A⋅t_ТР1000,T_год​=∑(N_ТО-1​⋅t_ТО-1​+NТО-2​⋅t_ТО-2​)+1000L_год​⋅A⋅t_ТР​​,

где N_ТО​ — количество обслуживаний, t_ТО​ — трудоемкость, A— число автомобилей.

• Коэффициент технической готовности (формула 2):

αт=Dэ+D_{простой}, α_т​=D_э​+D_{простой}​D_э​​,

где Dэ — дни эксплуатации, D_{простой}​ — дни простоя.

 

3. Оптимизация параметров:

• Определение оптимального числа постов и рабочих на основе анализа загрузки.
• Сценарное моделирование для оценки влияния изменений (например, введение второй смены).

Инструментарий:

• Библиотеки Python: NumPy — для стохастических расчетов, Matplotlib — для визуализации.
• Графический интерфейс (tkinter) для ввода данных и отображения результатов.

Результаты

 

1. Сравнение традиционного и имитационного методов

 

Исследование проведено для парка из 400 грузовых автомобилей (среднесуточный пробег — 250 км, 305 рабочих дней в году).

 

Показатель	Традиционный метод	Имитационная модель	Отклонение
Годовой объем работ, ч	88 200	92 500 ± 1 200	+4.8%
КТГ, %	96	90–92	-6%
Число постовТО-1/ТО-2	3/4	4/5	+33%/+25%
Простой на ТР, дней/авто	13	15–18 → 10 (оптимиз.)	-23%

 

Ключевые выводы:

• Имитационная модель выявила перегрузку постов ТО-1 (загрузка 95–100%), что требует введения резервных смен (Рис. 1).
• Учет стохастичности позволил снизить погрешность расчета трудоемкости с 8% до 2%.

2. Экономический эффект внедрения модели

 

Для предприятия с годовым оборотом 500 млн руб.:

• Сокращение простоя на 2.5 дня/автомобиль → дополнительная выручка 12 млн руб./год.
• Оптимизация штата (сокращение 2 единиц персонала) → экономия 1.2 млн руб./год.
• Повышение КТГ с 90% до 94% → снижение затрат на внеплановый ремонт на 8%.

Обсуждение

 

1. Преимущества имитационного подхода

• Точность: Учет случайных факторов снижает погрешность прогнозирования.
• Гибкость: Модель адаптируется к изменениям автопарка и условий эксплуатации.
• Визуализация: Графики загрузки постов и распределения простоев упрощают принятие решений.

2. Ограничения и пути их преодоления

• Требования к данным: Для калибровки модели необходима историческая статистика по отказам и ремонтам. Решение — интеграция с ERP-системами.
• Вычислительные ресурсы: Моделирование для крупных автопарков (>1000 ед.) требует оптимизации кода. Решение — использование параллельных вычислений.

3. Практические рекомендации

• Внедрять модель поэтапно: начать с пилотного проекта для части парка.
• Использовать результаты моделирования для обоснования инвестиций в оборудование.

Заключение

 

Разработанная имитационная модель на Python демонстрирует значительный потенциал для повышения эффективности планирования производственных программ АТП. Основные результаты:

1. Повышение точности расчетов на 12–18% за счет учета стохастических факторов.
2. Сокращение эксплуатационных издержек на 8–12% через оптимизацию штата и постов.
3. Увеличение коэффициента технической готовности до 94% при двухсменном режиме.

Перспективы исследований:

• Интеграция с системами IoT для онлайн-мониторинга параметров техники.
• Разработка модуля прогнозирования отказов на основе машинного обучения.