С. Ж. Кабикенов

В то же время до многих предприятий волна автоматизации технологических процессов еще не дошла и там проблема учета и анализа работы карьерного автотранспорта остается актуальной. Авторы статьи провели обследование деятельности автотранспортного цеха одного из горных предприятий Казахстана и предложили графо-аналитический метод учета эксплуатационных характеристик карьерных самосвалов.

Своевременное и качественное выполнение технического обслуживания и ремонта самосвалов является одним из важнейших условий совершенствования горного производства. Особое значение имеет анализ отказов деталей и узлов машин, так как на величине простоев из-за технической неисправности сказываются все недостатки, как в эксплуатации самосвалов, так и в их конструкции.

Объем текущего ремонта, затраты на него и величина простоев машин зависят от многих факторов. Наиболее важными из них являются условия эксплуатации самосвалов; качество технического обслуживания и капитального ремонта машин; отношение водительского персонала к сохранности автомобилей; квалификация ремонтных рабочих; уровень организации и управления производством технического обслуживания и ремонта; состояние производственно-технической базы; уровень материально-технического снабжения и др. [5].

Анализ этих факторов является совершенно необходимым для квалифицированной организаторской деятельности инженерно-технических работников горнотранспортных цехов горнодобывающих предприятий. Без него нельзя обеспечить коренное улучшение технического состояния парка и снизить расходы на ремонт. Несмотря на большие расходы на техническое обслуживание и длительные простои автосамосвалов в ремонте, факторный анализ на предприятиях ведется недостаточно эффективно [6].

В целом же объективные сведения о недостатках и резервах производства все еще отсутствуют и руководство им, как правило, осуществляется на основе только личного опыта руководителей по субъективным оценкам. Однако личный опыт, как бы он ни был высок, не может обеспечить правильного решения всех вопросов, возникающих в процессе руководства современным горным производством.

Анализ данных по простоям самосвалов и расходу запасных частей позволяет судить, по каким машинам, в каких интервалах пробега наблюдается максимальный уровень отказов и простоев, какие детали и узлы наиболее часто отказывают, на какие детали и узлы приходится повышенные против норматива расход запасных частей, какие виды запасных частей необходимо производству с учетом фактического уровня отказов и др.

Данные по отказам, которые приводят к увеличению числа ремонтов позволяют выявить причины (некачественное проведение технического обслуживания, применение некачественных деталей и материалов и т. п.). Анализируя эти данные, можно определить, какие мероприятия и в какой очередности следует провести, чтобы устранить (частично или полностью) причины возникновения ремонта и снизить его объем [7].

Суть графической части предложенного метода состоит в нанесении на километровую сетку отрезков, характеризующих продолжительность пробега каждого самосвала определенной модели за период наблюдений; интервал сетки принят в 10 тыс. км (см. рисунок). На отрезках пробега насечками отмечаются отказы деталей и узлов данной машины под соответствующими их индексами. Так, например, длина отрезка 053 ___9____12____ соответствует пробегу самосвала с гаражным номером 053 за период наблюдений; цифры 9 и 12 означают отказы насоса гидромеханической передачи (индекс 9) и наконечника рулевой тяги (индекс 12) за тот же период. Позиции отказов на отрезках соответствуют пробегу машины с начала эксплуатации на дату отказа.

Последующие действия в рамках предложенного метода заключаются в суммировании числа отказов, простоев из-за них в ремонте и пробега самосвалов определенной модели за принятые интервалы километровой сетки (0–10; 10–20; 20–30 и т. д. тыс. км), а также в расчете (функции пробега) потока отказов и удельной величины простоев в ремонте за те же интервалы [8]. Полученные данные оформляются в виде расчетных таблиц и диаграмм.

Одной из зависимостей, выводимой из расчетных таблиц, является изменение среднемесячного пробега автосамосвалов l_мес. Величина l_мес в сочетании с общим пробегом автосамосвалов с начала эксплуатации говорит об интенсивности эксплуатации подвижного состава. Динамика изменения l_мес характеризует способность технической службы обеспечивать работоспособность подвижного состава по мере его старения. Величина l_мес уменьшается по мере старения автосамосвалов (как и величина коэффициента использования) в основном не за счет уменьшения среднесуточного пробега, а за счет уменьшения дней работы и увеличения дней простоя. Поэтому этот показатель может быть использован для оценки работы технической службы [9].

В целом, с помощью информации, полученной на основе предложенного метода обследования, можно оперативно решать насущные вопросы, которые ставит техническая эксплуатация автомобилей [10].

1. Мариев П. Л., Кулешов А. А., Егоров А. Н., Зырянов И. В. Карьерный транспорт стран СНГ в XXI веке. – СПб. : Наука, 2006. – 387 с.

2. Трубецкой К. Н., Клебанов А. Ф., Владимиров Д. Я. Автоматизация управления горнотранспортными комплексами в карьерах // Горный журнал. 2009. № 11. С. 38–41.

3. Зырянов И. В., Решетников С. В., Попов В. В. О рациональном критерии срока службы карьерных самосвалов // Горный журнал. 2014. № 1. С. 15–18.

4. Чэдвик Дж. Технический прогресс открытых горных работ за рубежом // Горный журнал. 2010. № 1. С. 91–94.

5. Рыжков А. И. Системный подход в управлении качеством услуг технического обслуживания и ремонта автомобилей. – М. : Машиностроение, 1999. С. 4–8.

6. Кабикенов С. Ж., Киселева Г. В., Аскаров Б. Ш. Применение имитационного моделирования для оптимизации средств обслуживания транспортных средств / Труды международного симпозиума «Информационно-коммуникационные технологии в индустрии, образовании и науке». – Караганда : Издательство КарГТУ, 2010. С. 121–123.

7. Кабикенов С. Ж., Интыков Т. С., Кызылбаева Э. Ж., Редькина Т. Ю., Кутьенко С. Ю. Использование программного обеспечения для решения транспортной задачи оптимизации средств обслуживания // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6.

8. Аринин И. Н. Техническая эксплуатация автомобилей. – М. : Издательство Феникс, 2007. – 214 с.

9. Кузнецов Е. С. Техническая эксплуатация автомобилей : Учебник для вузов. – М. : Транспорт, 2007. – 413 с.

10. Якунин А. И. Методологические основы контроля и управления техническим состоянием автомобилей в эксплуатации. – М. : Машиностроение, 2003. – 178 с.

11. Hryniewicz Olgierd. Statistical analysis of interval and imprecise data – applications in the analysis of reliability field data. R&RATA # 2 (Vol.1) 2008, June , р.- 73 - 86

12. Dr. R Satya Prasad, , Bandla Sreenivasa Rao, and Dr. R.R. L Kantham. Monitoring Software Reliability using Statistical , Process Control: An MMLE Approach, International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 5, Oct 2011 DOI : 10.5121/ijcsit.2011.3520 р. 221 -226

13. Xiao-kun Wang , Tie-nan Li, Si-dong Wei, De-xiang Sun1, Li-min Qiao,

Research and Theory Application of Reliability Engineering Management on a Certain Type of Military Transport Aircraft Maintenance Training Simulator.International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 5, Oct 2011, р.1-5

14. Coit, D. W. & Dey, K. A. (1999). Analysis ofgrouped data from field-failure reporting systems. Reliability Engineering and System Safety, 65, 95 – 101.

15.Carter A.D. Mechanical Reliability. — London: Macmillan, 1986.
Подрисуночные подписи

Пробеги машин и их поломки за период наблюдений