Повышение эффективности функционирования системы фирменного сервиса грузовых автомобилей на основе инновационных научно-технических разработок

На правах рукописи

ХАБИБУЛЛИН РИФАТ ГАБДУЛХАКОВИЧ ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ФИРМЕННОГО СЕРВИСА ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННЫХ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РАЗРАБОТОК 05.22.10 – Эксплуатация автомобильного транспорта

Автореферат диссертации на соискание учной степени доктора технических наук

Орел – 2012 2

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образователь ном учреждении высшего профессионального образования «Камская государствен ная инженерно-экономическая академия».

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор, Бондаренко Елена Викторовна;

доктор технических наук, профессор, Карагодин Виктор Иванович;

доктор технических наук, профессор, Пучин Евгений Александрович Ведущая организация - Федеральное государственное бюджетное образова тельное учреждение высшего профессионального об разования «Саратовский государственный техниче ский университет имени Гагарина Ю.А.»

Защита состоится «29» марта 2012 г. в 1000 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.182.07 в федеральном государственном бюджет ном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Госу дарственный университет - учебно-научно-производственный комплекс» (ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК») по адресу: 302030, г. Орел, ул. Московская, д. 77, ауд. 426 (зал защит диссертаций).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Госуниверси тет – УНПК».

Отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписью, заверенной печа тью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета: 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, д. 29 и по e-mail: [email protected] Автореферат опубликован на сайте ВАК « » 2011 г.

Автореферат разослан « » 2012 г.

Учный секретарь диссертационного совета Севостьянов А.Л.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Автомобильная отрасль относится к одной из самых динамично развивающихся отраслей, в которой, как в зеркале, отражается не только со стояние экономики страны, но и благосостояние нации в целом. Одной из основных задач, обозначенных в Стратегии развития автомобильной промышленности РФ на период до 2020 г., отмечена задача производства «…конкурентоспособной автомобильной техники, отвечающей международным требованиям по безопасности, экологическим характеристи кам и экономичности». Продолжающийся рост автомобилизации в России увеличивает число проблем, которые необходимо решать для обеспечения гармоничного взаимодейст вия автомобильного транспорта с окружающей средой. Так, рост объемов производства и продаж автомобилей не должен опережать создание и совершенствование инфраструкту ры, поддерживающей их в работоспособном состоянии и обеспечивающей перевозочный процесс.

В условиях, когда фирма-продуцент несет ответственность за свою продукцию в тече ние всего жизненного цикла, крупные промышленные корпорации, выпускающие науко емкую и высокотехнологичную технику, сталкиваются с тем, что совокупность услуг, свя занных с ее сбытом и эксплуатацией, становится одним из главных факторов конкуренто способности. Чтобы обеспечить лояльность клиентов, их доверие к бренду, фирма продуцент должна повышать качество не только выпускаемых автомобилей, но и их по следующего сервисного сопровождения. Это тем более актуально, поскольку динамичное развитие автомобильного транспорта и высокая конкуренция на рынках сбыта вынуждают производителей к быстрому обновлению модельного ряда. Такая ситуация создает целый ряд проблем при эксплуатации автомобилей и организации их сервисного обслуживания.

Кроме того, этап эксплуатации – самый длительный из всех этапов жизненного цикла (ЖЦ), поэтому клиент выберет ту технику, с которой не будет иметь проблем в течение всего срока ее использования.

В этих условиях большое значение приобретает разработка концепции и научно обоснованных подходов к созданию и совершенствованию работы системы фирменного сервиса (ФС). В мировой практике эти разработки принято квалифицировать как стратеги ческие проблемы национального уровня. Решение данной проблемы обеспечит: безопасное и экологически устойчивое функционирование транспортной системы;

решение задач обо ронного и мобилизационного характера и интеграцию российского транспорта в европей скую транспортную систему. Теоретическая и практическая значимость данной проблемы, ее актуальность предопределили выбор темы, постановку целей и задач диссертационного исследования.

Цель исследования – повышение эффективности эксплуатации автомобильного транспорта на основе улучшения качества выполнения ФС грузовых автомобилей за счет использования разработанных инновационных научно-технических решений.

Для достижения цели поставлены и решены следующие взаимосвязанные задачи:

1) развита и усовершенствована концепция формирования эффективной системы ФС грузовых автомобилей;

2) разработана методика выбора мест размещения дилерско-сервисных центров (ДСЦ), а также дифференцированной оценки эффективности результатов деятельности субъектов существующей дилерско-сервисной сети (ДСС) на основе кластерного анализа, оценки конкурентоспособности субъекта ДСС с использованием искусственной нейронной сети;

3) создана система поддержки принятия решений (СППР) для управления системой ФС грузовых автомобилей на протяжении всего срока их эксплуатации на основе разработан ных инновационных решений и реализованной информационно-логистической системы (ИЛС) с использованием системного подхода, статистического анализа и прогнозирования, имитационного моделирования, программирования и логистических принципов организа ции поставок запасных частей;

4) разработана комплексная методика выявления зависимостей показателей надежно сти узлов и агрегатов автомобилей от различных факторов с целью предупреждения отка зов, а также планирования поставок запасных частей;

5) разработана методика комплексной оценки и управления эффективностью ДСС и прогнозирования ее развития с учетом перспектив региона с помощью разработанной СППР;

6) разработана методика управления процессами в системе ФС грузовых автомобилей на основе реализованных в имитационных моделях алгоритмов функционирования ДСЦ, ДСС и ИЛС организации поставок запасных частей;

7) разработана методика оценки и управления рисками при создании и функциониро вании системы ФС, а также при совершенствовании процессов ее функционирования;

8) выполнена теоретико-экспериментальная апробация разработанных решений путем проведения компьютерных экспериментов на разработанных имитационных моделях.

Объект исследования – процессы функционирования системы ФС, взаимодействия подсистем и объектов ДСС, предмет исследования – проблемные ситуации, возникающие при функционировании указанных систем и их элементов.

Методы исследований: системный анализ;

математический анализ;

математическая статистика и теория вероятностей;

линейное и нелинейное программирование;

теории принятия решений, управления, наджности, экспертных оценок;

логистика, математиче ское и имитационное моделирование, робастное управление, управление качеством.

Научную новизну исследования составляют следующие теоретико-методологические положения и разработки инновационной направленности по созданию эффективной сис темы поддержания работоспособности грузовых автомобилей, для обеспечения их надеж ной и безопасной эксплуатации, наиболее значимые из которых выносятся на защиту:

– креативная концепция формирования и улучшения качества ФС грузовых автомоби лей путем интегрирования ее с производственной и логистической системами для управ ления процессами на протяжении ЖЦ автомобиля;

– новые положения методологии управления системой ФС на основе мониторинга и системного анализа процессов на этапах создания и функционирования ДСС;

– теоретические основы и научно-методические подходы к формированию, оценке эф фективности, организации процессов, к стратегическому планированию и управлению ДСС и ее субъектами;

– систематизация факторов, оказывающих влияние на эксплуатационную надежность автомобиля, его узлов, агрегатов и систем, а также разработка методологии предотвраще ния последствий их негативного воздействия путем научного прогнозирования и планиро вания организации обслуживания с учетом закономерностей, установленных в результате мониторинга эксплуатационной информации и ее статистической обработки;

– теоретические положения, научно-методические подходы и методы создания ИЛС и СППР на всех этапах формирования и функционирования системы ФС, включая оптими зацию мест размещений ДСЦ и процессов в них, а также логистических процессов обеспе чения запасными частями;

– развитие теории и научно-методических подходов к формированию системы управ ления рисками в системе ФС, позволяющей предотвратить негативное влияние внешних факторов путем оценки текущего состояния системы на основе мониторинга параметров процессов и своевременной корректировки управляющих воздействий.

Достоверность результатов и выводов обеспечивается использованной методологи ей исследования, включающей в себя апробированные научные методы, применением со временного математического аппарата, достоверной исходной информацией и значитель ным объемом экспериментальных исследований на имитационных моделях и подтвержда ется сопоставимостью теоретических и экспериментальных результатов, их практическим использованием. Получено 8 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ, что свидетельствует о новизне предложенных разработок на уровне изобретений.

Научная и практическая значимость результатов работы. Полученные результаты в виде совокупности теоретико-методологических положений, моделей, методик, алгорит мов и программ вносят существенный вклад в теорию и практику организации ФС грузо вых автомобилей. Созданные СППР дают возможность принятия научно-обоснованных и рациональных управленческих решений, что способствует повышению эффективности функционирования системы ФС, эксплуатационной надежности автомобилей, их безопас ной эксплуатации и имеет важное экономическое значение для автотранспортного ком плекса России. На их базе впервые созданы и использованы или подготовлены к примене нию ряд методик повышения эффективности функционирования предприятий транспорта и ДСС. Результаты исследования имеют прикладной характер и могут быть использованы:

- фирмами-продуцентами грузовых автомобилей для создания и повышения эффектив ности систем ФС;

- субъектами ДСС для повышения эффективности управления путем принятия научно обоснованных решения при стратегическом и оперативном планировании.

Реализация результатов работы. Результаты по повышению эффективности функ ционирования ДСС используются Внешнеторговой компанией КАМАЗ и ОАО «КАМАЗТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ», а также, для совершенствования процессов в ДСЦ – ООО «Набережночелнинский автоцентр КАМАЗ», ОАО «ТЭФ «КАМАтранссервис», ЗАО «Камдорстрой Автобаза-48». Отдельные результаты исследования используются в учеб ном процессе Камской государственной инженерно-экономической академии.

Апробация работы. Отдельные положения и результаты диссертации представлялись и получили одобрение в 1991-2010 гг. на 48 научных конференциях, в числе которых: за рубежные «Transport problems» (Катовице, Польша, 2009, 2010, 2011);

«Diversity unifiels – Diversity of Engineering Education» (Slovakia, Trnava, 2010), «Quality and Quantity of Engineering Education» (Austria, Graz, 2009), International Conference Diversity unifiers – Diversity of Engineering Education (Slovakia, Trnava, 2010);

International Scientific Conference «New Information Technologies and Quality Management» (Turkey 2008, 2009, 2011);

«Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Гурзуф, 2006, 2007);

«Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте» (Одесса, 2010);

«Машиностроение и техносфера XXI века» (Севастополь, 2008);

междуна родные: «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств» (Пенза, ПГУАС, 2003, 2004, 2006), «Автомобиль и техносфера» (Казань, КГТУ, 1999, 2001, 2003), «Органи зация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (СПб, СПбГАСУ, 2004, 2008, 2010), «Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации» (Оренбург, ОГУ, 2010), «Глобализация экономики и российские производственные пред приятия» (Новочеркасск, ЮРГТУ, 2011), «Безопасность транспортных средств в эксплуа тации» (Нижний Новгород, НГТУ им. Р.Е.Алексеева, 2011), «Наука и образование» (Мур манск, МГТУ, 2007, 2009), международный форум по проблемам науки, техники и образо вания (Москва, Академия наук о земле, 2008, 2009);

всероссийские «Прогрессивные техно логии в транспортных системах» (Оренбург, ОГУ, 2005, 2007, 2009), «Современные техно логии в машиностроении и автомобилестроении» (Ижевск, ИжГТУ, 2005), «Политранс портные системы». (СФУ. Красноярск, 2007), «Математическое моделирование в про блемах рационального природопользования» (Ростов-на-Дону, ЮФУ, 2011).

Публикации. Основные положения диссертации и полученные результаты работы от ражены в 192 публикациях, в числе которых 33 статьи в рецензируемых журналах из пе речня ВАК, 4 монографии, 2 учебных пособия, 8 зарегистрированных программных средств и один патент.

Личный вклад автора заключается в разработке концепции и формулировании цели работы, определении направлений теоретических и экспериментальных исследований, за дач и принципиальных методологических и методических положений, организации и про ведении комплексных исследований, обобщении положений по повышению эффективно сти системы ФС, процессов сервисного обслуживания и надежности грузовых автомоби лей на различных этапах выполнения работы – от научного поиска до реализации или под готовки к реализации технических, технологических и управленческих решений при фор мировании и функционировании системы ФС.

Структура и объем диссертации: введение, 5 глав, заключение, основные результаты изложенные на 473 страницах, включая 183 рисунка, 66 таблиц и библиографический список ли тературы из 363 источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи, объект ис следования, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе: рассмотрены предпосылки формирования системы ФС грузовых ав томобилей: обозначена роль автомобильной отрасли в развитии экономики страны, про анализированы тенденции развития грузового автомобилестроения в России и структура парка грузовых автомобилей. Отмечено, что, несмотря на положительные тенденции в об ласти развития отечественного автомобилестроения, имеется целый ряд проблем, которые вынуждают предприятия к поиску новых решений в области развития системы ФС и по вышения ее эффективности.

Проанализирована роль системы ФС на современном этапе развития России;

изложены основные положения современной концепции построения системы поддержки работоспо собности грузовых автомобилей на протяжении всего ЖЦ;

обозначены проблемы в проек тировании ДСС и организации их эффективного функционирования;

рассмотрены методо логии управления объектами на основе системного подхода, имитационного моделирова ния и логистических принципов;

изложена концепция эффективного управления на основе СППР;

а также основные положения концепции комплексного повышения эффективности и конкурентоспособности системы ФС;

определены цель и основные задачи исследования.

Характерной особенностью научных исследований в области организации обслужива ния автомобилей за последние десять лет является то, что система сервиса исследуется как автономная, являющаяся преемницей подсистемы технического обслуживания и текущего ремонта (ТО и ТР) автотранспортных предприятий. В большинстве исследований описы ваются процессы организации отдельных работ по ТО и ТР автомобилей, однако не прово дятся комплексные исследования предприятия ФС как системы, характеризующейся нали чием взаимодействующих между собой и с внешней средой элементов, входных и выход ных потоков (материальных, информационных, финансовых и т.д.). В то же время, опти мизация управления такой сложной системой, как система ФС, возможна только с позиций системного подхода, при наличии общей цели, согласованной с целями всех подсистем, в том числе производственной и логистической. Управление должно осуществляться с по мощью обратной связи, базирующейся на точной, своевременной и достоверной информа ции о текущем состоянии системы, что позволит как своевременно корректировать страте гические цели, так и перераспределять, при необходимости, ресурсы.

При создании СППР более рациональным является использование имитационных мо делей, преимущества которых наиболее полно проявляются при многократном примене нии с разными значениями факторов. Параметры модели при этом зависят от состояния системы на текущий момент. Мониторинг показателей деятельности системы и прогнози рование параметров работы ее подсистем на последующие периоды путем статистического анализа текущей информации является обязательным условием, гарантирующим стабиль ный доход и конкурентоспособность ДСЦ и всей ДСС на рынке автосервисных услуг.

В настоящее время структура ДСС неоптимальна, поэтому ДСЦ не всегда могут адек ватно реагировать на возрастающий поток заявок. Это приводит к длительным простоям автомобилей в очередях и на постах обслуживания. Необходимо создать инструмент, по зволяющий на основе анализа статистической информации вырабатывать рекомендации по оптимизации процессов ТО и ТР и повышению эффективности всей системы ФС.

Во второй главе представлены теоретические предпосылки формирования системы ФС грузовых автомобилей, обоснована необходимость системного подхода к организации ФС, совершенствованию как процессов при оказании услуг по ТО и ТР, так и управления ДСС. Показано, что реализация управления путем создания и использования СППР, осно ванных на использовании методов и моделей статистической обработки информации, ло гистических принципов, имитационных моделей, позволяют не только создать эффектив ную систему для поддержания работоспособности грузовых автомобилей в течение всего ЖЦ, но и реализовать рациональное управление ею на основе научных принципов.

Особенности организации сервиса грузовых автомобилей состоят в том, что для вла дельцев такой техники в настоящее время основным процессом является перевозочный, вследствие чего нецелесообразно иметь собственную производственно-техническую базу, поэтому ТО и ТР осуществляются в специализированных центрах. Владелец заинтересован в быстром и качественном обслуживании, т.к. это напрямую влияет на получение прибы ли. Поэтому организация эффективного управления системой ФС, с учетом взаимодейст вия его подсистем, возможна только с помощью методов и средств системного анализа.

Рассматривая любую крупную производственную корпорацию с точки зрения созда ваемого ею продукта, в особенности высокотехнологичного и имеющего длительный срок эксплуатации, необходимо учитывать, что производитель, как правило, несет ответствен ность за его состояние в течение всего ЖЦ. Таким образом, эффективность процессов, от проектирования до утилизации, определяется качеством взаимодействия трех систем (про изводственной, системы распределения и обеспечения, системы ФС), интегрировать дея тельность которых можно путем создания единой ИЛС. Информационные и материальные потоки в ИЛС служат для координации функционирования подсистем с целью повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия.

В свою очередь, систему ФС можно рассматривать как с точки зрения процессов под держания работоспособности автомобилей, содержание и технология которых зависят от стадии ЖЦ, так и с точки зрения организационной реализации целей и задач системы ФС.

В первом случае рассматриваются подсистемы гарантийного и постгарантийного обслу живания. Во втором – предприятия системы ФС, в которых реализуются ее цели и задачи.

В этом смысле система ФС представляет собой ДСС, предприятия которой – ДСЦ, распо ложенные в разных регионах, - могут различаться как по составу оказываемых услуг, так и по другим параметрам.

Ввиду территориальной разобщенности, а также различия параметров функционирова ния, для эффективной работы ДСС должен существовать единый центр управления, в ко торый своевременно и оперативно должна поступать информация о показателях деятель ности каждого субъекта ДСС. Корректировка стратегии развития ДСС, а также, в кратко срочной перспективе, изменение управляющих воздействий и перераспределение ресур сов, должно выполняться с учетом результатов анализа поступающей оперативной инфор мации. В то же время, поскольку взаимодействие между подсистемами в системе ФС осу ществляется с помощью информационных и материальных потоков, ее также можно рас сматривать как ИЛС, т.е. адаптивную систему с обратной связью, где информационные потоки играют роль управляющих и корректируют характеристики материальных потоков.

Руководство предприятий испытывает потребность в достоверной информации, по скольку от этого зависит качество управления предприятием и эффективность планирова ния его деятельности в условиях жесткой конкурентной борьбы. Для информационной поддержки каждого этапа управления необходимо применение интеллектуальных СППР, обеспечивающих выбор оптимальных управленческих решений и оперативнсть реакции на рыночную конъюнктуру и изменения внешней среды. Критически важными являются на глядность форм представления информации, скорость получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих статистических данных. СППР также предоставляют воз можности анализа как текущих и ретроспективных данных, так и прогнозируемых ситуа ций, позволяя вырабатывать рекомендации по решению поставленных задач. Системный подход к выбору оптимального управления должен применяться на всех этапах - от фор мирования системы ФС до организации процессов в ДСЦ. На каждом из этапов применя ются характерные для решения подобных задач методы и модели, использующие как тра диционные, так и инновационные методики.

Поскольку ДСС представляет собой систему взаимодействующих ДСЦ, для оценки эффективности ее деятельности необходим комплексный показатель, интегрирующий ана логичные показатели деятельности ДСЦ. Задача производителя сводится к интеграции деятельности отдельных дилеров в единый комплекс с системой управления производст венным предприятием, т.е. к созданию ИЛС, позволяющей получить синергетические эф фекты при автоматизации. Оценка эффективности деятельности ДСС как сложной систе мы, определение ее оптимальных состояний и характеристик может производиться путем сравнения текущих значений выделенных показателей эффективности с их целевыми зна чениями, заложенными при проектировании системы.

Вследствие сложности организационной структуры системы ФС, состоящей из множе ства ДСЦ, функционирующих в разных условиях и отличающихся по целому ряду пара метров, многие из которых являются стохастическими и плохо формализуемыми, что ус ложняет анализ причинно-следственных связей между субъектами сети. Это не позволяет во многих случаях оптимизировать структуру и повысить эффективность функционирова ния системы традиционными методами. С точки зрения организации процессов управле ния систему ФС автомобилей можно отнести к адаптивным системам с обратной связью.

Внедрение СППР повышает эффективность оперативного управления в среднем на 10% 15%, а при стратегическом планировании экономия может составлять до десятков процен тов от стоимости проекта. СППР должна выполнять комплексный анализ эффективности функционирования ДСС, согласовывая деятельность отдельных субъектов с общей страте гией предприятия. Полнота и достоверность информационной базы СППР гарантирует объективность и обоснованность принимаемых управленческих решений, а наличие об ратной связи позволяет выявлять проблемы, возникающие при эксплуатации, своевремен но их решать, тем самым, повышая доверие к бренду и конкурентоспособность продукции.

Вопросам организации и совершенствования сервисного обслуживания автомобилей посвящены работы Афанасьева Л.Л., Маслова А.А., Бедняка М.Н., Клейнера Б.С., Корча гина В.А., Кузнецова Е.С., Напольского Г.М., Ременцова А.Н., Тарасова В.В., Радченко И.П., Хлявича А.И., Фролова Ю.Н., Кривенко Е.И., Канина В.И., Фастовцева Г.Ф.

Европейские автопроизводители при формировании системы ФС автомобилей опира ются на так называемое правило «трех S»: «продажи – сервис – запасные части», такая система предполагает наличие трех основных подсистем, выполняющих свои функции в тесном взаимодействии друг с другом. Основной целью ее деятельности становится реали зация принципа ФС автомобилей: покупая автомобиль, клиент должен быть уверен, что не будет иметь проблем во время всего периода его эксплуатации. Подобная концепция по зволяет строить взаимоотношения между дилером и клиентом эффективно и с учетом кор поративных стандартов производителя. Поскольку ДСЦ представляет собой, в свою оче редь, сложную систему, то управление в нем должно строиться также с позиций системно сти. Стратегия развития должна подчиняться достижению общей цели, а каждая из под систем, решая свои задачи, должна быть ориентирована на ее достижение.

Для современного дилерско-сервисного центра актуальной становится организация оперативного реагирования на возрастающий поток заявок, то есть деятельность такого предприятия должна основываться на долгосрочном планировании и прогнозировании, ба зирующемся на результатах анализа внутренних процессов, что невозможно без организа ции доступа к достоверной и своевременной информации, поэтому проектирование и соз дание систем сбора, хранения и передачи информации становится одним из главных фак торов успешной организации ФС автомобилей. Эффективное функционирование ДСЦ, ор ганизованное в соответствии с принятыми нормами в области управления качеством про цессов, базируется на научных принципах управления с использованием математических и имитационных методов и моделей (рис.1).

Одной из основных задач при формировании системы ФС является создание предпо сылок для повышения эксплуатационной надежности автомобилей. В особенности акту альной эта задача является для грузовых автомобилей при коммерческой эксплуатации.

Организация обратной связи дает возможность создания эффективной системы для подер жания работоспособности автомобиля и обеспечения условий для его безопасной и надеж ной эксплуатации. Анализ данных по эксплуатационной надежности грузовых автомоби лей показывает, что у каждой модели в определенных условиях эксплуатации при фикси рованной наработке есть некоторое число деталей, чаще других выходящих из строя. Та кие детали получили название «лимитирующих» надежность, или «критических» по на дежности. Вероятность отказа зависит как от количественного, так и от качественного со става «вредных» факторов, которые создают экстремальные ситуации, заставляя работать различные узлы и агрегаты автомобиля в несвойственных для них условиях. Различные комбинации этих воздействий создают множество нештатных ситуаций, причем их коли чество настолько велико, что вероятность повторения в точности какой-либо из них близка к нулю. Тем не менее, можно и нужно выделять основные из них и, принимая остальные в качестве независимых факторов, определять закономерности и степень влияния на конст рукцию автомобиля.

Использование кодификатора дефектов позволяет автоматизировать процесс составле ния рекламационных актов (гарантийный период эксплуатации) и наряд-заказов (постга рантийный период эксплуатации), тем самым, ускоряя процесс обслуживания и повышая эффективность функционирования ДСЦ. Кроме того, представление описания дефекта уз ла или агрегата автомобиля в виде составного кода дает возможность анализировать при чины возникновения отказов.

Рис. 1. Задачи подсистем дилерско-сервисного центра и методы их решения Это способствует повышению эксплуатационной надежности, поскольку позволяет выработать рекомендации для предотвращения подобных ситуаций. Описание неисправ ности происходит с помощью стандартизованных терминов, которые разбиты на блоки:

внешние проявления, причины возникновения, техническая сущность и способ устране ния. Как правило, выходу автомобиля из строя сопутствуют внешние проявления неис правностей, которые можно разбить на две группы по признакам проявления: прямые при знаки и косвенные признаки.

Сбор информации об отказах в условиях эксплуатации дает возможность накопить ста тистические данные, крайне необходимые при расчете надежности автомобилей. На осно вании этих данных разрабатываются и корректируются инструкции по надежной эксплуа тации техники как для ДСЦ, так и для конечного пользователя. Прогнозирование позволя ет заранее предопределять возможные отказы и производить своевременную замену мало надежных элементов. Осуществлять прогнозирование отказов - значит определять вероят ность того, что контролируемый параметр через определенный промежуток времени вый дет за допустимые пределы. С отказами в период приработки бороться невозможно, но можно предсказать с определенной достоверностью временные промежутки, во время ко торых износ достигнет критических значений, приводящих к отказам. На этом основана профилактика – предупреждение отказов. Поэтому одним из методов повышения надеж ности в период приработки является резервирование. Если есть возможность иметь в сис теме запасное части, то вероятность того, что на момент отказа будет произведена немед ленная замена дефектного узла, существенно увеличивается.

Планируя поставки следует иметь в виду, что техническое состояние автомобиля Y из меняется плавно (постепенно) во времени t, важным условием надежной эксплуатации яв ляется замена изношенных деталей на новые тогда, когда техническое состояние будет максимально близко к YПР (в момент времени, близкий к ТОТК). К этому времени запасная часть должна быть в наличии. Поэтому при планировании структуры и времени поставок запасных частей необходимо фиксировать информацию по обращениям в ДСЦ и вести статистическую обработку данных по показателям надежности (контролируемым показа телям) узлов, агрегатов, систем и их элементов с целью определения их наработки и вре мени профилактической замены. Для своевременного обеспечения сервисной зоны ДСЦ запасными частями недостаточно общих прогнозов сбыта в стоимостном выражении.

Многочисленность факторов, влияющих на спрос, и нестабильность их действия, затруд няет определение количества отдельных запасных частей, которые необходимо постоянно хранить ДСЦ для удовлетворения переменного спроса на сервисные услуги. При планиро вании поставок необходимо учитывать затраты, связанные с образованием излишков за пасных частей. Поэтому необходимо наряду с методами прогнозирования использовать ал горитм объемно-стоимостного анализа запасов на складах ДСЦ. В случае отклонения сум марных затрат на поставку, хранения и управление комплектами запасных частей, необхо димо корректировать методику их планирования.

Стратегия развития ДСС связана с оценкой рисков, которая должна обеспечить при нятие научно-обоснованных решений и свести к минимуму риски всех категорий. Для этих целей необходима всесторонняя оценка, для чего может использоваться система сбаланси рованных показателей (ССП - Balanced Scorecard), разработанная Дэвидом Нортоном и Ро бертом Капланом. Balanced Scorecard разработана на основе четырехслойного графа, где каждому его слою соответствует своя перспектива: финансовых ожиданий;

роста;

процес сов;

клиента. При этом каждой перспективе ССП соответствует свой набор ключевых по казателей эффективности (KPI - Key Performance Indicators). Все наборы KPI, объединен ные в причинно-следственную сеть, образуют счетную карту ССП. При построении стра тегии достижения цели разрабатывают такую систему показателей, которые поддаются измерению и на основании которых лица, принимающие решения (ЛПР), могут выбрать последовательность необходимых для достижения успеха действий, а также оценить пра вильность решений, принимаемых в данный момент. Именно модель ССП акцентирует свое внимание на качественных показателях эффективности. Говоря о рисках предприятия в рамках модели Нортона-Каплана, выделяют: ресурс-угрозы, процесс-угрозы и результат угрозы. Такая схема получается путем модернизации модели Нортона-Каплана и сопос тавления ее с моделью SCORE Роберта Дилтса, описывающего компанию по временной шкале перехода от имеющегося состояния к желаемому.

При модернизации получается цепоч ка переходов вида: стратегические ресурсы РИСКИ ССП бизнес процессы отношения с партне РЕСУРС РЕСУРС-РИСКИ рами финансовые последствия. Система УГРОЗЫ управления рисками должна обеспечить СТРАТЕГИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ реализацию трех основных целей: иденти KPI-1 Risk- фикация рисков, измерение рисков, оптими ПРОЦЕСС ПРОЦЕСС-РИСКИ зация рисков. Идентификация рисков связа УГРОЗЫ на с созданием системы показателей и мони БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ KPI-2 Risk- торинга, позволяющих оценить ситуацию на основе анализа статистической информации.

РЕЗУЛЬТАТ Механизм обратной связи, реализованный в РЕЗУЛЬТАТ-РИСКИ -УГРОЗЫ такой системе, позволит оценить вероят ОТНОШЕНИЯ С ПАРТНЕРАМИ ность потерь на каждом этапе и скорректи KPI-3 Risk- ровать действия в зависимости от изменив шихся внешних условий.

ЭФФЕКТ-РИСКИ Для ДСЦ, оказывающих услуги по ФИНАНСОВЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ продаже, техническому обслуживанию ав KPI-4 Risk- томобилей риск, связанный с процессом Рис. 2. Соответствие счетной карты ССП и оказания услуг по ТО и ТР– это величина, параметров риск-карты характеризующая вероятность или объем возможных потерь инвестиций, вложенных в создание, оснащение и содержание дополнительных постов при недозагрузке производст венных мощностей или упущенной выгоды от потери клиентов при недостаточных произ водственных возможностях.

Несмотря на то, что в основу работы любого сервисного предприятия положена одна функциональная схема, вероятностный характер как внешних, так и внутренних факторов, влияющих на формирование спроса на сервисные услуги, определяет набор вариантов со четания работ ТО с работами ТР, что отражено в работах Напольского Г.М., Фастовцева Г.Ф. Этот факт свидетельствует о необходимости создания инструмента для качественного прогнозирования рациональной загрузки оборудования, что возможно с применением имитационного моделирования.

Третья глава посвящена разработке концепции формирования системы ФС автомоби лей. Создание системы ФС связано, с организационной точки зрения, с формированием ДСС, субъекты которой выполняют функции реализации автомобилей и их сервисное со провождение, а также реализацию запасных частей к ним. В то же время, формирование системы ФС сопряжено с разработкой стратегии поддержания работоспособности продук ции, повышения ее надежности и конкурентоспособности. Эти процессы требуют значи тельных инвестиций, поэтому сопровождаются оценкой рисков.

Поскольку эффективное функционирование больших систем возможно лишь при на личии обоснованной стратегии развития, а также центра управления, предназначенного для анализа состояния системы и оперативного реагирования в случае возникновения не желательных ситуаций, ЛПР заинтересованы в таких инструментах и методиках, которые позволили бы принимать научно-обоснованные управленческие решения в зависимости от изменения как внешних воздействий, так и параметров системы. СППР в данном случае являются одним из эффективных вариантов интеллектуальных систем, объединяющих мо дули сбора, хранения, передачи и анализа информации, а также содержащие интеллекту альные составляющие в виде моделей, позволяющих рассмотреть возможные варианты развития событий и выбрать среди них наилучший. При этом подобные СППР должны ис пользоваться на каждом этапе: при создании ДСС и ее расширении, при анализе эффек тивности ее функционирования и перераспределении ресурсов в случае необходимости, при анализе эффективности процессов в каждом ДСЦ, включая организацию поставок за пасных частей, а также при организации обратной связи с производителем для анализа причин преждевременных отказов с целью повышения надежности грузовых автомобилей.

В общем виде структура СППР для анализа эффективно сти ДСС будет выглядеть так, как показано на рис. 3. Разраба тывая стратегию развития ДСС и мероприятия по ее реализации необходимо учитывать, что система ФС должна быть кли ентоориентированной, посколь ку именно она служит важным фактором повышения конку рентоспособности и доверия к бренду.

Рис.3. СППР анализа эффективности размещения ДСЦ Задача выбора мест размещения предприятий ДСС является одной из главных задач, определяющих стратегию развития ДСС в регионе. Она тесно связана с маркетинговыми исследованиями - изучением емкости рынка продаж и сервисных услуг, потенциала регио на, видо-возрастной структуры грузового автомобильного парка и т.п.

Несмотря на действующую систему стимулирования продаж и последующего обслу живания автомобилей, фактически обслуживанием силами аттестованных сервисных цен тров КАМАЗ охвачено не более 40% автомобилей, большая часть из которых сосредоточе на в крупных городах, т.е. деятельность субъектов сервисной сети является недостаточно эффективной. Более половины гарантийных автомобилей КАМАЗ, особенно реализован ных независимыми дилерами, в первоначальный период эксплуатации теряются аттесто ванными сервисными центрами из вида.

Для анализа возможности оптимизации размещения и повышения эффективности функционирования ДСС была рассмотрена действующая ДСС Республики Казахстан, од ного из перспективных рынков сбыта автомобилей КАМАЗ за рубежом, составлена мате матическая и имитационная модели.

Целевой функционал модели представляет собой сумму двух функций:

Z=Z1R+Z2R min, (1) где Z1R = j=1 [(Sp X1 +Sw X1 X2 ) Tpr] – затраты ДСС, связанные с простоем, R j j j Sp – затраты, связанные с простоем одного поста в час, руб./час, Sw – средняя заработная плата, руб./час, X1j – количество постов в j-м субъекте ДСС, X2j – количество рабочих на одном посту, Tpr – среднее время простоя одного поста, час.

ZR2= Rj=1 [(X3j/v+Trepj/x2) Sc Nj] - потери владельцев, связанные с доставкой и пре быванием автотехники в субъекте ДСС, Sc – средние часовые потери владельца автомобиля, связанные с его простоем, руб./час, Nj – количество обслуженных автомобилей в j-м субъекте ДСС, X3j – среднее расстояние доставки автомобилей до j-го субъекта ДСС, км, v – скорость доставки автомобиля до субъекта ДСС, км/час, Trepj – среднее время ремонта автомобиля на j-ом субъекте ДСС, часы.

Ограничения модели:

j=1 N i=1 X ij PKA (2) R j= R R j=1 i где X4 ij – распределение потока заявок из i-го пункта концентрации автомобилей в j-м субъект ДСС,%, PKAi – число неисправных автомобилей в i-ом пункте концентрации автомобилей.

Kjzagr (Nj Tjrep)/(X5j D X j1)Kjgot (3) где Kjgot – коэффициент готовности постов в j-ом субъекте ДСС, %, Kjzagr – коэффициент минимально допустимой загрузки постов в j-ом субъекте ДСС, %, X5j – количество часов работы в день в j-ом субъекте ДСС,часы, D – количество дней в моделируемом периоде.

X j1norm X j1 X j1nal (4) где Rj=1 X j1 j=1 X 1nal – ограничение по числу имеющихся постов в ДСС, R j X j1norm, X j2norm – число постов и рабочих на постах по нормативу в j-ом субъекте ДСС.

X j2norm X j2 X j2nal (5) где j=1 X 2 j=1 X 2nal – ограничение по количеству имеющихся трудовых ресурсов в R j R j ДСС, X j1nal, X j2nal – число имеющихся в j-ом субъекте ДСС постов и рабочих на постах.

Имитационная модель является интеллектуальным модулем СППР, поскольку служит для проведения на ней оптимизационного компьютерного эксперимента при изменении как параметров системы, так и внешних факторов. Целью эксперимента является опреде ление такого управляющего воздействия, при котором исследуемые показатели эффектив ности, рассматриваемые в модели как составляющие целевой функции, будут оптимальны для системы при сложившихся внешних условиях. После прогона модели с заданными на борами значений параметров аналитик оценивает, какие улучшения принесут планируе мые мероприятия каждому субъекту ДСС и всей системе в целом, вырабатывает стратегию развития и комплекс мероприятий по ее реализации, которые затем доводятся до сведения субъектов для последующего их выполнения.

При построении модели были совмещены два подхода: агентное моделирование (аген тами являются автомобили) и дискретно-событийное (процесс оказания услуги в дилерско сервисном центре). Для агента «автомобиль» были определены два состояния «исправ ный» и «требуется ремонт». Переход из первого состояния во второе определяется зависи мостью вероятности отказа автомобиля от пробега, время возврата в рабочее состояние «Среднее время устранения неисправности» (Y) – параметрами число постов (Х1), коли чество рабочих на одном посту (Х2) и расстояние между СЦ и пунктом концентрации пар ка автомобилей (ПКА) (X3), распределение потока заявок из ПКА в СЦ (X4), режим рабо ты СЦ (X5).

Оптимизация информационного взаимодействия, обеспеченная созданием единого ин формационного пространства между подразделениями и подсистемами предприятия, спо собствует не только и не столько автоматизации документооборота, а, в первую очередь, совершенствованию процессов управления деятельностью всех его подразделений. По скольку единая ИЛС не только организует взаимодействие внутри предприятия, но и обес печивает связь с ДСС, а также с потребителями и поставщиками, необходима разработка новых методик управления предприятием в рамках логистической парадигмы. Для того, чтобы принимаемые решения были эффективными, необходимо учитывать как состояние самой системы, так и ее внешнего окружения, что обеспечивается модулями сбора, хране ния, передачи и анализа информации ИЛС.

Эффективное управление возможно путем создания СППР (рис.4), где реализованы разработанные методики сбора, хранения, передачи и анализа информации в единый центр управления, причем информация должна быть качественной, т.е. пригодной для анализа, своевременной и точной. Интеллектуальным ядром является имитационная модель ДСЦ, параметры функционирования которого оцениваются в системе и корректируются в зави симости от ситуации в регионе. Один из методов оценки эффективности функционирова ния предприятия, широко использующийся в настоящее время, предполагает мониторинг показателей функционирования системы и сравнение их текущих значений с предыдущим периодом. Принятие решений осуществляется в зависимости от того, как изменились зна чения показателей.

Рис. 4.. Схема СППР по управлению ДСС В результате анализа существующих методов оценок деятельности предприятий выяв лено, что все они учитывают ограниченное число показателей, явно неполно характери зующих все аспекты деятельности субъекта ДСС. Кроме того, методики расчета самих по казателей являются в значительной мере субъективными, поскольку основываются на ме тоде экспертных оценок. Одним из самых существенных недостатков проанализированных методик является то, что они не учитывают главного условия конкурентоспособности предприятия в современной экономике – клиентоориентированности, которая характери зуется такими показателями, как внимательность, оперативность, обязательность.

На основе выделенных по методике BSC показателей эффективности была разработана структура системы комплексной оценки субъекта ДСС. Стратегическая карта целей, в ко торой указаны направления оценки эффективности, позволяет при выработке стратегии управления оценивать текущее состояние каждого ДСЦ, сопоставлять зафиксированные показатели с показателями предыдущего периода и с «эталонными» и по состоянию на рассматриваемый момент времени определять дальнейшую стратегию развития, перерас пределяя, при необходимости, ресурсы между ДСЦ.

Поскольку ДСЦ различаются по видам выполняемых функций, то и оценку результа тов их работы также следует проводить дифференцированно, выделяя для каждой одно родной группы свой перечень факторов, влияющих на результаты деятельности, а, следо вательно, на конкурентоспособность предприятия. В этом смысле должно быть произведе но разграничение как самих показателей, так и их значений для разных типов субъектов ДСС, а сами субъекты должны быть выделены в одноформатные группы. Предприятия форматных групп отличаются не только направлениями деятельности, числом рабочих по стов и их специализацией, но также и теми минимальными требованиями к общим показа телям, которые предъявляются при их оценке (количество персонала, минимальные пло щади сервисной зоны, складских помещений, административно-бытовых помещений, стоянок, минимальный набор оборудования, эксплуатационно-ремонтной документации).

Все выделенные показатели системы оценки разделяются на две группы: проектные («эталонные») параметры, влияющие на эффективность функционирования субъектов ДСС, и выходные (оценочные) параметры. Проектные параметры характеризуют потенци ал исследуемых ДСЦ и их возможности, они определяют как ресурсы, которые использу ются в работе, так и условия, в которых осуществляется деятельность. Оценочные пара метры для полноформатных ДСЦ и сервисных станций также должны различаться и отра жать результаты деятельности как по продажам автомобилей и запасных частей (товаро оборот по запасным частям и проданным автомобилям), так и по сервису (объем оказан ных услуг по видам деятельности, степень удовлетворенности клиентов качеством выпол нения услуг, процент загрузки постов).

Для оценки эффективности функционирования как отдельных ДСЦ, так и ДСС в целом необходимо иметь исходные проектные параметры каждого из них, а также статистиче скую информацию, характеризующую параметры их функционирования в разные перио ды. Соответственно, для каждого типового сервисного центра определяются оптимальные показатели его работы, соответствующие заложенным проектным мощностям (рентабель ность, прибыльность, уровень затрат на одного клиента и т.д.).

Поскольку эффективность каждого из субъектов ДСС, независимо от формата, харак теризуется степенью достижения предельных значений каждого из проектных входных па раметров, для сравнения комплексных показателей функционирования субъектов в каждой группе логичнее использовать относительные единичные показатели эффективности. По этому на первом этапе вычисляются относительные показатели, характеризующие степени достижения данными параметрами максимальных значений, что и будет приниматься в ка честве единичных показателей эффективности.

Для того, чтобы можно было сопоставить оценки эффективности деятельности отдель ных субъектов ДСС между собой, выделяют фактор, который может служить классифика ционным признаком для разбивки субъектов на однородные группы. Такая кластеризация позволяет определить рейтинги субъектов внутри групп, что дает возможность анализа причин низкой эффективности по определенному фактору и выработки стратегии, позво ляющей повысить эффективность. Затем ДСЦ делятся на однородные «одноформатные» группы, для которых анализируются показатели эффективности деятельности и использо вания производственных возможностей. Производится сравнение субъектов между собой, определение лучшей практики использования производственных возможностей и выявле ние среди них предприятий-лидеров и предприятий-аутсайдеров. Субъект ДСС будет яв ляться эффективным, если при текущем значении проектных параметров невозможно дос тичь больших значений выходных.

На предприятиях, где производственные мощности задействованы в полной степени, ставится вопрос о достижении максимума оптимального управления. Для предприятий, не исчерпавших свои производственные возможности, выявляются причины низкой эффек тивности функционирования, выделяются проектные параметры, корректировка которых позволит организовать деятельность более рационально, разрабатывается план мероприя тий по оптимизации процессов и перераспределению ресурсов между субъектами в рамках сети. После этого аналитик оценивает, какие улучшения принесут планируемые мероприя тия каждому субъекту ДСС и всей системе в целом. Разработанные мероприятия доводятся до сведения субъектов для последующего выполнения.

Для классификации субъектов ДСС предлагается использовать статистический кла стерный анализ и нейронные сети: для наглядного определения количества классов - ие рархический агломеративный метод с построением дендрограммы (дерева) классифика ции;

для проверки правильности разбиения – метод k-средних и нейронную сеть Кохонена, основанную на обучении без учителя. Для первоначального разбиения S образцов измере ний деятельности субъектов ДСС на k классов, производилась предварительная сортиров ка расстояний между всеми образцами, а затем, в качестве начальных центров кластеров, выбирались наблюдения на постоянных интервалах. После проведения кластерного анали за рассчитывались средние значения по каждому показателю для каждого кластера, чтобы оценить насколько кластеры отличаются друг от друга. Значения F-статистики, рассчитан ные для каждого измерения, являются индикатором того, что выбранные измерения хоро шо дискриминируют кластеры. Те измерения, по которым для всех кластеров подтверди лась нулевая гипотеза H0: 2вкл = 2мкл ( 2вкл – дисперсия внутри кластеров, 2мкл – диспер сия между кластерами), т.е. FpFkp, где Fp= 2мкл / 2вкл, могут считаться незначимыми и быть исключены в качестве признаков кластеризации.

Для определения принадлежности вновь измеренного образца деятельности субъекта ДСС к одному из уже известных классов был применен метод построения нейросетевого классификатора, при этом предполагалось, что с помощью методики классификации все множество случаев уже было разбито на k классов. Был выбран алгоритм обучения без учителя – алгоритм Кохонена, который предусматривает подстройку синапсов на основа нии их значений, полученных в предыдущей итерации:

wij(t)=wij(t-1)+ yi(n-1) – wij(t-1). (6) Для вычисления комплексного показателя оценки субъекта ДСС проводится построе ние нейронной сети отдельно по проектным и оценочным показателям, т.е. на входы по даются соответственно векторы значений проектных:

Xpr={xpr1,xpr2,…,xprf}, 1…Fpr (7) и оценочных параметров: Xос={xос1,xос2,…,xосf}, 1…Fpr (8) Далее находятся весовые коэффициенты и вычисляются функции активации Ypr и Yoc.

Комплектный показатель находится как отношение активационных функции двух сетей Yoc./Ypr. После расчета показателей конкурентоспособности каждого субъекта рассчитыва ется показатель конкурентоспособности всей ДСС в целом: отслеживая его динамику, можно сделать вывод о характере развития ДСС (упадок, стабильность, развитие), после чего разрабатываются соответствующие стратегические планы.

(9) где T – число уровней иерархии в ДСС;

mt– количество субъектов t-уровня иерархии;

Iit– показатель конкурентоспособности i-субъекта t-уровня;

t – коэффициент весомости вклада показателя конкурентоспособности i-субъекта t уровня в средний показатель для всего уровня t;

qt=2(T-M+1)/(T(t+1)) – коэффициент весомости вклада среднего значения показателя конкурентоспособности t-уровня в интегральный показатель всей ДСС;

M – место уровня иерархии ДСС при ранжировании.

Для вышеописанной структуры ДСС, имеющей три уровня, формула примет вид:

(10) Sпокр – прикрепленный парк автомобилей для субъектов III уровня, либо число курируемых и прикрепленных субъектов II и III уровня соответственно для субъектов I и II уровней.

Для обеспечения простоты использования и адекватности методики оценки потенциала конкурентоспособности субъекта ДСС необходимо выполнение следующих этапов:

разработка процедуры ежемесячного предоставления первичных данных для расчета показателя и регламента их передачи;

разработка форм сбора данных, единых для всех субъектов ДСС, пригодных для автоматизированной обработки;

разработка системы расчета показателя конкурентоспособности (СРПК).

При проведении ежемесячной аттестации деятельности ДСЦ должны передать соот ветствующие оперативные данные в центр управления ДСС. В качестве канала передачи выбран корпоративный портал компании, куда ДСЦ ежемесячно выкладывают файлы с данными. Вся поступающая информация накапливается в базе данных (БД). БД отражает значение 35 показателей за выбранные периоды, составляющих вектор входных данных xi, где i = 1, …, 35. Для ввода информации был разработан пользовательский интерфейс, уп рощающий фиксирование и формализующий ввод исходной информации. Разработка вы полнялась с учетом принципов организации пользовательских интерфейсов.

Для проверки адекватности предложенной методики было произведено построение ис кусственной нейронной сети (ИНС) для ДСС Республики Казахстан. Построение ИНС бы ло произведено с помощью пакета программ «Statistica». Согласно рекомендации Кохоне на, для получения хорошей статистической точности количество обучающих циклов должно быть, по крайней мере, в 500 раз больше числа выходных нейронов. Количество выходных нейронов, т.е. количество кластеров, было определено по результатам преды дущего анализа. В качестве входных нейронов были определены 25 проектных и 10 оце ночных параметров для первой и второй ИНС соответственно. Для обучения ИНС вся со вокупность данных была разбита на две группы. Одна из групп (Training - обучающая) ис пользовалась непосредственно для обучения сети. Другая группа - тестовая (Test). Тесто вое множество не участвовало в обучении. Оно использовалось после завершения обуче ния для расчета производительности полученной сети и е ошибки на данных. Показате лем качества работы сети является маленькая величина ошибки во всех группах.

Таблица 1.

ПАРАМЕТРЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Количество выходных Ошибка на обучаемой Ошибка на тестовой вы Тип параметров нейронов, шт. выборке, % борке, % Проектные 3 1,404832 1, Оценочные 3 0,256695 0, Анализ полученных результатов позволил выявить направления корректировки (в сто рону увеличения или уменьшения) наиболее значимых проектных параметров субъектов ДСС с целью оптимизации работы сети, а также предложить вариант возможного перерас пределения ресурсов внутри нее.

В силу принадлежности предприятия автомобилестроения к классу сложных систем, обладающих соответствующими признаками (определенной целостностью, многомерно стью, динамическим неравновесием, сложностью), к изучению принципов функциониро вания современных хозяйствующих субъектов автомобильного транспорта необходимо подходить с позиций системного подхода, в частности, используя положения кибернетики и синергетики. Но если до недавнего времени позиция исследователей, рассматривающих предприятие или его структурные подразделения как открытую систему, являлась пер спективной, то на сегодняшний день каждый функциональный элемент (обеспечение, про изводство, сбыт и т.д.) также требует при исследовании системно-синергетического под хода. Актуальность данного подхода подкрепляется также наметившейся тенденцией на построение долгосрочных отношений фирмы-продуцента со своими дилерами, в связи с чем появляется возможность проявления системных эффектов в длительной перспективе, а фирма-продуцент становится заинтересованной в построении собственной фирменной ДСС и управлении ею. Системный подход требует, чтобы основные производственные ха рактеристики обслуживания следовали из конечных целей всего предприятия. В первую очередь, предприятие должно сформулировать свои цели, а затем методы их достижения.

Выработка и обоснование любого решения должны основываться на определении общей цели системы, а деятельность всех подсистем – подчиняться достижению этой цели. Толь ко в таком случае у предприятия-изготовителя появляется возможность координировать работу всех субъектов сети.

Для автомобилестроительных корпораций генеральной (стратегической) целью при формировании системы ФС и, соответственно, предметом оптимизации является максими зация прибыли и повышение лояльности клиентов через минимизацию их материальных и временных затрат (наилучшее удовлетворение потребительских требований клиентов при оптимальных затратах). В настоящее время ни одно предприятие автомобильного сервиса (как подсистемы технического обслуживания, так и подсистемы материального обеспече ния) не может существовать и успешно функционировать без информационной поддерж ки. Информация играет важную роль на всех этапах организации процесса оказания услуг:

от качества и своевременности ее получения зависит качество организации процесса ока зания услуги, включая решение и учетных задач и задач планирования (поставок, услуг, модернизации центров и оборудования и т.п.). ДСЦ взаимодействует как с фирмами продуцентами, поставляющими свою продукцию для реализации через автосалон и склад запасных частей и комплектующих, так и с потребителем продукции (автомобилей и ком плектующих) и услуг (технического обслуживания и текущих ремонтов). Персоналу тех нической службы ДСЦ в ходе производственного процесса приходится решать комплекс взаимосвязанных задач по организации транспортного обеспечения, производства сервис ных услуг и реализации товарной продукции. Результаты работы персонала фиксируются в документах, которые можно разделить на три вида: нормативные, первичные и вторичные.

Документооборот только технической службы автосервисного предприятия, как пра вило, включает более двухсот документов. Из общего количества документов доля пер вичных составляет порядка 20% (технические паспорта, счета-фактуры, акты выполнен ных работ, требования на запасные части и т.д.). Доля документов с нормативно справочной информацией составляет порядка 5% (классификаторы узлов и агрегатов ав томобиля, номенклатура запасных частей и прейскурант цен на услуги, периодичность и трудоемкость работ по техобслуживанию автомобилей и т.д.). Таким образом, вторичные документы составляют большую часть документооборота предприятия (75%): это различ ные отчетные формы (ведомости, журналы, акты) и статистическая информация.

Содержание вторичных документов во многих случаях частично или полностью дуб лирует информацию первичных. Анализ документооборота показывает, что содержание 77% вторичных документов состоит только из дублированной информации, а в 23% вы ходных форм частично повторяются сведения первичных документов. Поэтому очевидно, что создание системы электронного документооборота предприятия, в том числе и авто сервисного, является необходимым фактором обеспечения его конкурентоспособности и стабильного функционирования. Оптимизация документооборота позволяет сократить время, необходимое для обработки документов, высвободить технический персонал и обеспечить оперативность взаимодействия между подразделениями и службами предпри ятия. На первом этапе необходимо установить минимальный набор нормативно справочных и первичных документов, подлежащих вводу в базу данных;

определить про цессы поиска, передачи, обработки данных и формирования вторичных документов. Эти процессы должны быть полностью автоматизированы Система управления документами технического отдела позволит сократить время на обработку и передачу документов, тем самым, ускорив подготовку и принятие решений.

Кроме системы электронного документооборота, предлагается внедрить систему корпора тивной почты, которая позволит осуществлять мгновенную транспортировку электронных документов как внутри предприятия, так и за ее пределами.

Одной из наиболее серьезных проблем, препятствующих созданию интегрированной ИЛС ДСЦ, является крайняя неформализованность имеющейся информации. Для того, чтобы решать не только учетные, но и аналитические задачи, необходимо, чтобы данные, фиксирующиеся на каждом участке, были единообразно организованы. Это способствует не только упрощению ввода информации, но и обеспечивает возможность дальнейшего ее анализа. В общем случае, при проектировании ИЛС должны быть проанализированы все процессы, происходящие в каждой из подсистем, разработаны единые формы ввода дан ных и классификаторы, обеспечивающие возможность получения требуемой аналитиче ской информации. В качестве примера такой проблемы для дилерской сети ФС грузовых автомобилей КАМАЗ можно привести отсутствие кодификатора дефектов. Расширение модельного ряда автомобилей КАМАЗ сопровождается расширением номенклатуры за пасных частей и появлением новых электронных каталогов. Однако, при оказании сервис ных услуг, необходимо иметь возможность учета тех неисправностей, которые вызвали необходимость обращения в ДСЦ. Это актуально как на стадии гарантийного обслужива ния, так и в постгарантийный период. Не менее важной задачей при проектировании ИЛС ДСЦ является автоматизация составления перечня работ для восстановления работоспо собности автомобиля. Актуальность ее решения определяют две ключевые предпосылки:

1. Постоянное расширение модельного ряда автомобилей влечет за собой расширение перечня работ, при этом трудоемкости выполнения одной и той же работы для автомоби лей разных моделей могут быть разными;

2. Для устранения нескольких дефектов, описываемых в одном наряд-заказе (реклама ционном акте), может требоваться выполнение одной и той же работы, которая будет осу ществляться один раз, но описывается для каждого дефекта отдельно. Это неизменно вле чет за собой дублирование информации и непреднамеренное завышение трудоемкости об служивания.

Для решения данной задачи был разработан алгоритм автоматизированного ввода ра бот для устранения указанного в виде составного кода дефектов, позволяющий с мини мальными временными потерями установить перечень работ с нормами времени, установ ленными нормативной документацией к техпроцессу для выбранной пользователем моде ли автомобиля. Использование данного алгоритма позволяет исключить дублирование ра бот в случае выявления нескольких дефектов Поскольку дилерско-сервисный центр является сложной системой, его функциониро вание описывается некоторым алгоритмом, включающим в себя все операции по сервис ному обслуживанию автомобилей, а также результаты выполнения каждой операции. Так, на рис.6 представлен разработанный алгоритм функционирования системы ФС, виды опе раций в которым разделены по времени обращения в ДСЦ (гарантийный и постгарантий ный период), а также по видам обслуживания (техническое обслуживание или текущий ремонт). Основой для разработки алгоритма послужили нормативные документы, описы вающие технологические процессы управления на примере предприятия ООО «Набереж ночелнинский автоцентр КАМАЗ», а также материалы, изложенные в технической доку ментации. Указанный алгоритм отражает процессы, протекающие внутри системы ФС.

Поскольку специфика выполнения работ и регистрации в документах при гарантийном и постгарантийном обслуживании различаются, алгоритм можно условно разделить на две составляющие (рис.5):

Алгоритм функционирования подсистемы гарантийного обслуживания.

Алгоритм функционирования подсистемы ТО и ТР в период штатной эксплуатации.

В общем случае алгоритм управления системой ФС состоит из следующих элементов:

Рис. 5. Алгоритм функционирования системы сервисного обслуживания автомобилей Разработка информационной системы.

Мониторинг системы ФС в течение определенного периода – заключается в еже дневном определении таких характеристик системы, как поток заявок на обслуживание, соотношение спроса на различные виды услуг, процент гарантийных обращений и т.д. на основе выходных форм, полученных в результате основных операций по сервисному об служиванию, согласно рис.5.

Выбор фактора (показателя функционирования системы) и формирование временно го ряда по этому фактору за период, выбранный пользователем. При этом массив данных передается из информационной системы в прикладной пакет Statistica, где формируются основные законы распределения для текущего фактора.

Выбор закона распределения значений текущего фактора.

Определение параметров выбранного закона распределения и сравнение с парамет рами законов распределения этого же фактора в предыдущие периоды. На основании это го принимается решение о реагировании на ситуацию: если параметры закона распределе ния изменились в лучшую сторону, или отклонение их значений находится в допустимых пределах, рассматривается следующий фактор. Если же параметры закона распределения изменились в худшую сторону, необходимо определить методы воздействия на систему с использованием оптимизационного эксперимента на имитационной модели.

Определение входных параметров имитационной модели - сравниваются законы рас пределения их значений и выбирается закон с наименьшим значением критерия 2.

Оптимизационный эксперимент на имитационной модели позволяет выработать реко мендации по оптимальной загрузке производственных мощностей сервисной зоны.

ИЛС реализована в виде модулей, что позволяет при необходимости расширять ее воз можности с помощью новых модулей.

Как указывалось выше, повышение эффективности управления ДСС невозможно без современных вычислительных систем и программных комплексов, помимо этого необхо дима разработка новых методик и моделей управления, в том числе и управления постав ками запасных частей. Для эффективной деятельности центра управления ДСС по оптими зации поставок запасных частей необходимо выполнение трех основных условий:

1) в распоряжении центра управления имеется вся информация, необходимая для принятия оперативных и стратегических решений по развитию ДСС, в том числе и на за рубежных рынках;

2) центр управления имеет возможность на основе этой информации принимать ра циональные управленческие решения;

3) центр управления имеет возможность контролировать выполнение принятых ре шений и их результаты и оперативно корректировать свои действия по оптимизации про цессов в ДСС.

При этом должны быть решены следующие основные задачи:

проведение электронной каталогизации и учета автомобилей и запасных частей фир мы-продуцента;

своевременное планирование поставок в ДСЦ запасных частей и автомобилей, для удовлетворения потребностей клиентов;

создание системы мониторинга состояния складов ДСЦ для корректировки механиз ма управления запасами;

внедрение с последующей сертификацией систем выработки адекватных решений по управлению процессами поставок, движения запасов и корректировки нормативов ДСЦ.

Для решения поставленных задач были разработаны программные модули сбора, хранения и обработки информации, поступающей из ДСС ЗАО «Внешнеторговая компа ния «КАМАЗ». Для создания программного комплекса использовался программный про дукт Borland Delphi 7 с применением сторонних библиотек компонентов EhLib 3.1 и FastReport 3.0. Для статистической обработки данных применялся пакет Statistica 6.

Интерфейс взаимодействия пользователя с системой построен на основе собствен ного стандарта построения интерфейса пользователя, в соответствии с общепринятыми стандартами для Windows-приложений. Система имеет меню (в том числе контекстное), всплывающие подсказки с краткой информацией о назначении элементов управления, а также специальную панель для возврата к предыдущему шагу и обратно.

Данные модули входят в состав ИЛС и СППР (рис. 6), являясь инструментом для создания информационной основы как для выработки рекомендаций по совершенствова нию процессов поставок и сервисного облуживания, так и для выбора законов распределе ния и параметров целевой функции, при составлении имитационной модели и проведения оптимизационного эксперимента на ней. Программная оболочка состоит из двух основных программных модулей, которые включают в себя серверную и клиентскую их реализации и предназначена для информационной поддержки обмена данными между центром управ ления ДСС и ДСЦ. Пользователями являются специалисты в области сервиса и логистики.

Рис. 6. СППР подсистемы обеспечения запасными частями Учет новых поступлений автомобилей и мониторинг параметров имеющегося парка в ДСС, в том числе и за рубежом, является одной из актуальных задач для современных производителей. В центре управления ДСС должны храниться лицевые карты обслужи ваемых автомобилей, содержащие все сведения об автомобилях, истории их обслужива ния, отказах, рекламационных актах и т.д. На основе этих документов проводится учет и анализ видо-возрастной структуры парка, а также планируется загрузка постов ДСЦ, по ставки запасных частей в регион эксплуатации и проектирование новых ДСЦ.

Ведение лицевых карт автомобилей невозможно без использования программ учета ввиду большого объема накапливаемой информации, сложности анализа и планирования процессов в ДСС. Основная информация попадает в лицевую карту автомобилей из БД подразделения сборочного производства и технической документации готовой продукции фирмы-продуцента. Затем специалисты центра управления ДСС фиксируют предваритель ное время поставки и регион эксплуатации автомобиля. Специалисты ДСЦ должны фикси ровать и направлять в центр управления ДСС для изменения состояния автомобиля ин формацию о времени и месте предпродажной подготовки, дате реализации и атрибутах клиента, данных о постановке на гарантийный учет или отложенной гарантии, историю га рантийного и постгарантийного обслуживания, а также времени и месте утилизации.

Для совершенствования учета был разработан программный модуль «Лицевая карта автомобилей КАМАЗ» в ее серверной и клиентской реализации. Целью создания про граммной оболочки ведения лицевых карт автомобилей и сбора рекламационных актов по служила необходимость оперативного решения проблемы учета отказов на этапах прира ботки и штатной эксплуатации и обработки статистической информации о показателях эксплуатационной надежности автомобилей.

Посредством данных программных модулей в БД заносятся сведения о величине пробега автомобиля, его идентификационный номер, что позволяет вычислить долговеч ность деталей, узлов и агрегатов автомобилей в различных условиях эксплуатации. Это по зволяет проводить многомерный анализ показателей эксплуатационной надежности для дальнейшего управления процессами в ДСС. Сущность многомерного анализа данных по отказам автомобилей состоит в оценке большого количества показателей, свойств и атри бутов, которыми описываются процессы в системе ФС. Так, для оценки надежности авто мобилей в регионе могут понадобиться сведения о наименованиях деталей, узлов и агрега тов, о регионе эксплуатации, ДСЦ и клиенте, о времени года и т.д. Кроме того, для дина мического анализа процесса должен быть введен такой атрибут, как дата. Запись и хране ние такой информации в табличном виде сложно для визуального восприятия и анализа.

Каждый ряд (поле таблицы) можно рассматривать как своего рода информационное измерение, и тогда «плоская» таблица может быть интерпретирована как результат преоб разования многомерной информационной структуры в совершенно несвойственную ей плоскую форму. Чтобы компенсировать потерю информации от исключения одного или нескольких измерений, приходится усложнять структуру таблицы, а это, в большинстве случаев, приводит к тому, что в ней становится очень сложно разобраться.

Многомерный куб можно рассматривать как систему координат, осями которой яв ляются измерения. По осям откладываются значения измерений - даты, наименования де тали, время года, регион эксплуатации. В такой системе каждому набору значений измере ний (например, «дата - деталь - время года - регион эксплуатации») будет соответствовать ячейка, в которой можно разместить числовые показатели (то есть факты), связанные с данным набором. Таким образом, между объектами и их числовыми характеристиками бу дет установлена однозначная связь. Информация в многомерном хранилище данных явля ется логически целостной. Это целостные структуры, позволяющие определить, в какой момент времени и в каком регионе произошел отказ той или иной детали. OLAP-куб реа лизован с помощью реляционной модели, т.е. имеет место эмуляция многомерного пред ставления совокупностью плоских таблиц, называемой ROLAP - Relational OLAP.

Разработанный программный модуль позволяет анализировать показатели частоты возникновения отказов по различным измерениям - группе детали, причине отказа, регио ну эксплуатации, СЦ, конечному клиенту, модели и комплектации автомобиля, времени года, пробегу и т.д. Например, варьируя параметром даты прихода рекламационного акта, а, соответственно, даты отказа, можно определить зависимость числа отказов от времени года. Для разных регионов эксплуатации эта зависимость будет изменяться в связи с раз личными природно-климатическими условиями. Анализируя списки клиентов, их необхо димо разделить по виду деятельности (строительство, добыча ископаемых, грузоперевоз ки, вооруженные силы и т.д.), который также можно отнести к одному из измерений. Про граммный модуль позволяет установить причину отказа, что облегчает разделение анализа для двух разных периодов (приработки и штатной эксплуатации).

Помимо этого была решена задача интеграции программного модуля «Каталог деталей и сборочных единиц» со сводной производственной спецификацией ОАО «КАМАЗ», ко торая несет в себе информацию о части жизненного цикла автомобиля с момента конст рукторской подготовки производства до непосредственного производства автомобиля. Та кая интеграция полностью исключает ошибки, связанные с несоответствием реально уста новленных деталей и узлов с теми, которые указаны в каталогах запасных частей к кон кретной модели автомобиля и позволяет:

повысить эффективности информационных процессов путем применения рациональ ных способов представления информации в системах управления;

повысить надежность процессов передачи и хранения информации, т.е. защиты ее от утери и искажения, вызванных как несовершенством технических средств, так и ошибоч ными, непрофессиональными действиями пользователей;

повысить информационную безопасность, т.е. степень защиты от злонамеренных попы ток несанкционированного съема и искажения, путем криптозащиты информации.

унифицировать представления (а значит, и восприятия) информации различными поль зователями (специалистами ДСЦ);

упростить процедуры программно-аппаратного контроля корректности ввода данных;

оптимизировать поиск и выбор необходимой информации из баз и хранилищ данных;

В четвертой главе представлены результаты реализации разработанных теоретиче ских положений при построении СППР для создания эффективной системы ФС грузовых автомобилей как способа повышения конкурентоспособности фирмы-продуцента. В на стоящее время в связи с тем, что информация об отказах автомобилей является неструкту рированной и неформализованной, возникают сложности при ее анализе. Проводится под контрольная эксплуатация, как самих транспортных средств, так и силовых агрегатов, од нако отсутствует инструмент сбора информации, который позволял бы ее фиксировать в таком виде, чтобы впоследствии можно было составить однородные выборки. Экспери ментальные исследования проводились:

в ООО «Набережночелнинский автоцентр КАМАЗ» - исследовались процессы гаран тийного обслуживания, проводилось обследование рекламационных материалов по грузо вым автомобилям КАМАЗ, проводилась опытная эксплуатация разработанной программы учета и анализа обслуживаний по гарантии.

в ОАО «Пассажирский автокомбинат» г.Набережные Челны проводился анализ пара метров во время подконтрольной эксплуатации автобусов «НЕФАЗ» с силовыми агрегата ми КАМАЗ.

в ОАО «ТЭФ «КАМАтранссервис» г. Набережные Челны проводился анализ пара метров во время подконтрольной эксплуатации модернизированных грузовых автомоби лей «КАМАЗ».

в ОАО «КАМАЗ-Дизель» проводились исследования рекламационных актов гаран тийного периода эксплуатации силовых агрегатов.

Анализ статистической информации проводился в следующих направлениях:

выявление динамики обращений в автоцентр и прогноз числа обращений в после дующие периоды;

выявление закона распределения отказов с целью уточнения параметров надежности конкретного узла, агрегата или детали;

определение параметров надежности.

Анализ информации по обращениям в ДСС ОАО «КАМАЗ» в странах ближнего и дальнего зарубежья в 2008-2009гг. показал, что значительная доля отказов приходится на электрооборудование (до 30%), что связано с увеличением электроники в автомобиле. До ля обращений по отказам силового агрегата составляет 34%, что также свидетельствует о необходимости дальнейших исследований причин его отказов.

Одной из групп факторов, оказывающих заметное влияние на техническое состояние автомобиля в период эксплуатации, является группа дорожно-климатических и погодных условий. В качестве исходных данных для решения задачи прогнозирования были выделе ны отказы одного из узлов силового агрегата - стартера, на условия работы которого влия ет смена сезонов. Можно выделить «сезонную» составляющую и учитывать ее влияние с помощью сезонных коэффициентов при прогнозировании потока отказов. График динами ки потока отказов по кварталам года свидетельствует о наличии сезонной составляющей увеличении числа отказов во втором и четвертом кварталах года и их относительном уменьшении в первом и третьем кварталах каждого года.

Математическая модель отказов стартера за k-ый месяц:

Nk = -10-5k6+0,0004k5-0,0059k4+0,0424k3-0,1518k2+0,2541k-0,0791, (11) где Nk – число отказов;

k – номер месяца года;

при этом параметр точности математической модели R2 = 0,2847, что свидетельствует о невозможности ее использования для прогноза отказов. Для исключения сезонной составляющей всего временного ряда была вычислена последовательность скользящих средних по m узлам. Для определения сезонных индексов вычисленные отношения группировались по кварталам и для каждого квартала находились средние значения, которые и явились искомыми. Построение прогноза с исключенной се зонной составляющей осуществлялось методом экспоненциального сглаживания, являю щегося простейшей адаптивной моделью, так как адаптивные методы являются одним из наиболее перспективных направлений исследования и прогнозирования одномерных вре менных рядов. После разделения сезонов получили:

Математическая модель отказов стартеров за теплые месяцы года:

Nk=-0,0026k5+0,0461k4-0,3086k3+0,9371k2-1,2327k+0,6056, R2=0,978 (12) Математическая модель отказов за холодные месяцы года:

Nk= 0,0231k3-0,1785k2+0,4022k-0,1607, R2 = 0,985 (13) Полученная математическая модель тренда:

ut=0,37 t3-6,77 t2+38,21 t-18,77 (14) Для дальнейшего исследования были взяты наработки на отказы стартеров трех произ водителей: Элтра (Самара), Искра (Словения), БАТЭ (Борисов). Исследовался период га рантии, равный 45000 км. По результатам анализа были получены зависимости надежно сти от пробега, позволяющие установить лучшего поставщика автокомпонентов. Результа ты анализа могут служить основой для выработки рекомендаций по снижению последст вий, вызванных различными факторами. Предлагаемая методика выработки рекомендаций по повышению эксплуатационной надежности базируется на использовании возможностей математических методов, информационных систем, а также технологий учета статистиче ской информации, ее обработки и анализа.