Файл: Техническая эксплуатацияавтомобилейтеоретические и практические аспекты.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.03.2024
Просмотров: 162
Скачиваний: 3
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Здесь вычитаемая сумма, по сути, исключает отказы деталей,
которые устанавливались при ремонтах до момента наблюдения за автомобилями в течение периода Т.
Полученные значения вероятностей можно представить в виде гистограммы или в виде кумулятивной кривой закона распреде- ления вероятностей
, по которой удобнее находить средний срок службы контролируемого объекта. Для повышения точности построения точки вероятностей следует наносить на ве- роятностную бумагу (график с нелинейными шкалами), как и при обработке усеченных испытаний. По шкале ординат отклады- вают значения а по шкале абсцисс —
В качестве примера в табл. 5.3 приведены результаты наблюде- ния в течение одного года отказов детали (ведомого диска сцеп- ления) у разновозрастных автомобилей одной модели и значения опытных и расчетных вероятностей, на основании которых пост- роен график нормального закона распределения вероятностей с нелинейной шкалой (рис. 5.4).
На рис. 5.4 вероятностная шкала построена по таблице, приве- денной в Приложении 2. Поскольку закон распределения вероят- ностей нормальный, средний срок службы Г =
находим по точке закона распределения при вероятности, равной 0,50.
Достоинством рассмотренного метода оценки долговечности деталей и агрегатов автомобилей является то, что, придя в АТП с
Т а б л и ц а
Результаты наблюдения отказов детали
Возраст автомоби- лей в груп- пе, лет
1 2
3 4
5 6
7 8
9
Число автомо- билей в группе
30 27 25 40 40 45 35 30 28
Число замен детали
1 1
3 5
7 8
7 6
5
Вероятность из опыта,
0,033 0,037 0,120 0,125 0,175 0,178 0,200 0,200
Вероятность в группе, р,
0,033 0,032 0,118 0,158 0,145 0,149 0,123 0,077
Суммарная вероятность
=
0,033 0,065 0,183 0,299 0,457 0,602 0,751 0,874 0,951 92 0 995
Л
0,84 0 80 0 76 0 70 064 0 50
П
0,20 0 10 0,02 0 002
с
<
/
>
(
>
(
5
(
V
Л
/ <
)
А
/
>
?,
5 Т 6
Рис. 5.4. Пример построения закона распределения вероятностей срока службы автомобиля на графике с нелинейной шкалой вероятностей большим разновозрастным парком автомобилей, специалист уже после года работы имеет возможность определить средний срок службы всех деталей.
Зная средний годовой пробег автомобилей по среднему сроку службы, легко определить средний ресурс, что позволяет оцени- вать надежность автомобилей и планировать расход запасных частей.
5.7. Оценка достоверности результатов испытаний
При определении показателей надежности испытанию подвер- гается ограниченная по числу автомобилей группа, а получаемые результаты можно считать выборкой случайных величин из неко- торой генеральной совокупности, характеризующейся средним значением и дисперсией
93
Средняя по выборке п значений случайных величин факти- чески тоже является случайной величиной, поскольку при повто- рении опытов над таким же числом автомобилей мы получим,
скорее всего, другое значение средней по выборке. Рассеяние сред- них по выборкам характеризуется дисперсией выборочных сред- них, которую можно выразить путем следующих преобразований:
=
_ D(x)
Здесь использованы две известные теоремы: D(ax) =
постоянный множитель случайной величины может быть выне- сен за знак дисперсии будучи возведенным в квадрат, и
=
=
=
,
дисперсия суммы случайных величин равна сумме дисперсий этих случайных величин. Поскольку мы имеем дело с общей генеральной совокупностью случайных величин,
все дисперсии равны, а число слагаемых равно п.
Таким образом, рассеяние (разброс значений) средних по выборкам характеризуется дисперсией, в п раз меньшей диспер- сии самой случайной величины.
Очевидно, что математическое ожидание средних по выбор- кам которые могут быть получены при многократных повто- рениях испытаний, будет стремиться к среднему значению гене- ральной совокупности случайных величин,
Мате- матическое ожидание дисперсий по выборкам никогда не будет равно дисперсии генеральной совокупности, поскольку рассеяние случайных величин в выборке всегда меньше, чем в генеральной совокупности.
Доказано [10], что
п-\
Ha практике испытывается только одна выборка из генераль- ной совокупности,
возможность находить математическое ожи- дание дисперсий отсутствует, и мы можем говорить только об оценке дисперсии генеральной совокупности
п-\
п
п-\
п
п-\
94
или оценке среднего отклонения
(в формулах не указаны пределы суммирования —
п).
Таким образом, чем меньше объем выборки, тем больше будет величина оценки среднего квадратического, что позволяет более уверенно характеризовать среднее отклонение ис- следуемой генеральной совокупности случайных величин.
Используя ранее полученное соотношение, можно найти оценку среднего квадратического отклонения для средних по выборке
=
Пример. Для оценки среднего времени простоя автомобилей в проведен хронометраж обслуживания десяти автомобилей. Установлено,
что среднее время
= 3,2 ч, a S = 0,4 ч
Полученное среднее время обслуживания может не совпадать с дей- ствительным средним временем обслуживания, поскольку обследован- ные автомобили являются только выборкой из генеральной совокупно- сти. Для определения ширины интервала вокруг найденного значения среднего по выборке, в котором с некоторой заданной вероятностью может находиться действительное среднее значение времени обслужи- вания, можно воспользоваться критерием (коэффициентом)
t =
у —
Здесь
— среднее значение генеральной совокупности случайных чисел, распределенных по нормальному закону. Представим что это числа, написанные на карточках, находящихся в урне. Проведем эк- сперимент, выбирая п = 5 карточек из урны. Рассчитаем среднее значе- ние чисел величину подставим в выражение критерия ко- торый является случайной величиной, поскольку и числитель, и знаме- натель — числа случайные. Повторяя тот же эксперимент многократно,
получаем совокупность различных по величине критериев /, которые мож- но представить особым законом распределения вероятностей. Меняя объем выборки я, будем получать различные законы распределения вероятно- стей, которые можно проиллюстрировать рис. 5.5.
По кривым законов распределения вероятностей можно находить та- кие значения /, которые для разных объемов выборок могут превышать- ся с некоторой одинаковой вероятностью К примеру, на рис 5.5 эта вероятность пропорциональна заштрихованным под кривыми площадям и равна 0,1 (построения на рисунке приблизительные).
Результаты определения по различным кривым распределений вероят- ностей значений в особую таблицу (Приложение 5), где веро- ятности превышения называют уровнем значимости и обозначают a, a
95
Рис. 5.5. Кривые распределения вероятностей значений
Стью- дента при различных объемах выборки случайной величины объем выборки выражают числом степеней свободы, под которым по- нимается величина я - 1.
Для определенного числа степеней свободы, задаваясь уровнем зна- чимости, по таблице можно найти значение коэффициента Стьюдента,
а по нему рассчитать интервал Д =
- =
, который называют доверительным интервалом. Вероятность того, что неизвестное среднее генеральной совокупности находится в пределах называют дове- рительной вероятностью, которая равна 1
Возвращаясь к задаче определения среднего времени автомоби- лей, можно отметить, что время обслуживания является случайной ве- личиной, распределенной по нормальному закону, а значит, результаты хронометража ведут себя так же, как в опытах Стьюдента с выниманием карточек со случайными числами из урны. Задаваясь доверительной ве- роятностью 0,9 (уровень значимости а =
по таблице коэффициентов
Стьюдента для числа степеней свободы 10 - 1
находим t = 1,83. Рас- считаем доверительный интервал:
А =
=
=
= 0,23 ч.
Таким образом, по результатам проведенного исследования среднее время простоя автомобилей в равно (3,2 ± 0,23) ч. Это утверждение справедливо с вероятностью 0,9,
в девяти случаях из десяти.
Следует понимать, что необходимость применения рассмот- ренного метода оценки достоверности результатов испытаний возникает тогда, когда нас интересуют числовые характеристики генеральной совокупности случайных величин, а мы имеем дан- ные только по выборке из этой совокупности.
Увеличение доверительной вероятности приводит к увеличе- нию ширины доверительного интервала, т.е. большая гарантия достоверности испытаний сопровождается размыванием границ получаемых результатов.
96
5.8. Оценка существенности различия результатов
сравнительных испытаний
В практике ТЭА часто проводят сравнительные испытания, за- дачей которых является экспериментальное определение разли- чий некоторых ситуаций. Например, требуется определить, как скажется добавление присадки в масло на ресурс двигателя, или,
как сказывается на топливной экономичности автомобилей при- менение различных моделей шин и т.п.
Рассмотрим идею метода оценки существенности различий сравнительных испытаний на конкретном примере.
Пример. В
решается вопрос о контракта на поставки тормозных колодок. Возможны два варианта: использование тормозных колодок производителя А (первый вариант) и производителя В (второй вариант). Требуется установить, колодки какого производителя более дол- говечные. Для этого организованы испытания 15 автомобилей с колодка- ми по варианту 1 и 10 автомобилей с колодками по варианту 2.
По результатам испытаний рассчитаны средние ресурсы и оценки средних отклонений:
= 48 тыс. км,
= 3,7 тыс. км и
=
тыс. км,
= 3,9 тыс. км, для колодок первого и второго варианта,
соответственно.
Разница средних ресурсов может быть не только следствием разного качества тормозных колодок, но и случайного стечения обстоятельств,
если принять что испытуемые автомобиля это только выборки из боль- шого числа автомобилей АТП, на которых планируется применение ис- пытуемых колодок.
Сделаем предположение, что обе выборки взяты из генераль- ной совокупности. Тогда при многократных повторениях испытаний ма- тематическое ожидание разности средних
- будет стремиться к нулю.
Применительно этому условию коэффициент Стьюдента примет вид:
t =
Дисперсия разности случайных величин
Если случайные величины взяты из общей совокупности, то
После приведения к общему знаменателю
2 97
Так же будет записана оценка дисперсии
Теперь можно записать
Величину оценки среднего квадратического отклонения можно най- ти по известным и как среднее взвешенное значение. Поясним та- кой способ расчета примером В цехе работают две бригады В первой бри- гаде работает рабочих, их средняя зарплата составляет во второй бригаде рабочих, их средняя зарплата составляет
Средняя зарплата по цеху
С =
+
+
Применительно к оценке дисперсии в качестве меры «веса» предла- гается брать не объем выборки, а число степеней свободы, тогда
-
ОД
2
+
-
Для рассматриваемого примера с тормозными колодками найдем
14 + 9
=
тыс. км,
48-51 3,78
= 1,94.
Значение коэффициента берут по абсолютной величине,
поскольку распределение симметричное. Сравнивая расчетное значение коэффициента Стьюдента с табличным значением (Приложение 5) ви- дим, что при числе степеней свободы + - 2 (в нашем случае это 23)
для уровня значимости а = 0,05, ? = 2,069, а для уровня значимости а =
—
1,714
Таким образом, если давать гарантию 0,95 (в 95 случаях из 100 наше утверждение верное), то по полученным результатам испытаний тормоз- ных колодок нельзя считать, что их долговечность различна если снизить гарантию заключения до 0,9, то можно считать, что разница долговечности испытанных колодок по варианту 1 и варианту 2 все-таки есть.
1 ... 4 5 6 7 8 9 10 11 ... 24
5.9. Оценка наличия связи между исследуемыми
факторами как случайными величинами
Надежность автомобиля зависит от многих факторов, которые могут быть независимы друг от друга или находиться в некоторой связи. Умение оценивать наличие связей между факторами позво- ляет лучше управлять процессами ТЭА.
Наличие связей может быть достаточно очевидным, как, на- пример, связь между ростом и массой человека (хотя очень высо- кий человек необязательно бывает очень тяжелым). Связь между стажем работы водителей и путевым расходом топлива управляе- мых ими автобусов на одном и том же маршруте не столь очевид- на. В этих случаях необходимо использовать специально разрабо- танные методы оценки связей между случайными величинами.
Самым простым способом выявления связи между случайны- ми величинами является графическое представление результатов наблюдений, когда в масштабе по одной оси откладывают значе- ние фактора а по другой оси — соответствующий тому же объек- ту наблюдения фактор По совокупности получаемых точек можно судить о наличии или отсутствии связей (рис. 5.6).
Например, если по результатам дефектовки коленчатых валов по оси х откладывать средний износ шеек, а по оси у — износ резьбы под храповик, то график скорее всего будет соответство- вать рис. 5.6, а. Если по одной оси откладывать средний износ шеек коленчатого вала, а по другой оси — износ первой корен- ной шейки, то график будет иметь вид рис. 5.6, б. При контроле осадки работавших пружин (потери высоты в свободном состоя- нии) и их жесткостей может быть получен график, показанный на рис. 5.6, в.
Количественно теснота парной связи между случайными вели- чинами может быть определена коэффициентом корреляции где
— средние квадратические отклонения случайных вели-
ЧИН,
=
— корреляционный момент.
Если случайные величины х и у находятся в прямой функци- ональной связи (рост одной величины приводит к пропорцио- нальному росту другой), то коэффициент корреляции равен еди- нице. Если связь функциональная, но обратная (рост одной ве- личины приводит к пропорциональному уменьшению другой),
99
о о о о о
о
Рис. 5.6. Графическое парной связи случайных параметров:
а — связи между х и у нет; б — имеется прямая связь; в — имеется обратная связь то корреляции равен -1. Если связи нет (по при- меру рис. 5.6, а), то
0. Связь случайных величин, показанных на рис. 5.6, б и 5.6, в, будет выражаться некоторыми промежуточ- ными значениями
Чем теснее связь, тем ближе коэффициент корреляции к единице.
Следует иметь в виду, что чем меньше проведено опытов, тем больше вероятность ошибочного заключения по поводу наличия связи между случайными величинами. Например, на рис. 5.7 пока- зан график с независимыми случайными величинами и у. Одна- ко если проведено обследование только пяти объектов, не ис- ключено, что это будут точки, обведенные на графике двойным кружком. Судя по этим точкам, можно сделать ошибочное заклю- чение о том, что связь между случайными величинами есть.
Рис. 5.7. Пример возможного расположения малого числа контролируе- мых точек при отсутствии парной связи между анализируемыми пара- метрами
100
Для оценки существенности связи между случайными величи- нами, т. е. отличия коэффициента корреляции от нуля, может быть использован коэффициент Стьюдента, который для рассматрива- емой задачи будет записан в виде
=S(r)
После преобразований получена расчетная формула [10]
Расчетное значение коэффициента Стьюдента сравнивают с табличным значением. Если оно меньше табличного, то разница для данного числа опытов слишком мала и связь между слу- чайными величинами нельзя считать существенной.
Формула коэффициента корреляции может быть непосредствен- но использована для выявления связи между количественно вы- ражаемыми величинами. Например, по набранной статистике можно оценить наличие связи между стажем работы водителей автобусов и средним годовым числом отказов автобусов, на кото- рых они работают, и т. п.
С помощью коэффициента корреляции можно также оценить связь между величинами, выражаемыми некоторыми дискретны- ми (пороговыми) значениями. Например, при ремонте автомоби- ля техническими условиями на задаются предельные размеры деталей, определяющие состояния «годен» или «не годен».
Если характеризовать наличие дефекта величиной «1», а отсут- ствие дефекта — «О», то по известному числу деталей можно найти все величины, необходимые для расчета ко- эффициента корреляции.
Рассмотрим пример оценки наличия связи между дефектами первичного вала коробки передач: износом шлицов (х) и износом посадочного места под подшипник (у). Результаты дефектовки
п валов представлены в табл. 5.4.
5.4
Связь между дефектами первичного вала коробки передач
Износ шлицов, х
\
0
Все го посадочного места под подшипник, у
1 0
Всего
п
101
В таблице обозначено.
— число валов с обоими дефектами;
— число валов только с дефектом
— число валов только с дефектом у;
— число валов без дефектов,
=
— общее число валов с дефектом
=
+
— общее число валов без дефекта
=
+
— общее число валов с дефектом у;
=
+
— общее число валов без дефекта у.
Располагая имеющимися в таблице числами, можно найти чис- ловые характеристики, необходимые для подсчета коэффициента корреляции.
Средние величины дефектов
х-
-- ,
п
Среднее отклонение величин дефектов
_
'
п
момент
=
-
-
+ (1
+
Коэффициент корреляции
+ (0 -
Пример. Требуется установить наличие связи между дефектами пер- вичного вала коробки передач (износом шлицов и посадочного места под подшипник) По результатам установлено число валов с обоими дефектами — 47, валов, у которых изношены только шлицы, — 8,
у которых изношено только посадочное место под подшипник, — 15,
годных валов — 12 Всего продефектовано 82 вала
Предварительно определяем число валов с дефектом шлицов
= 47 +
+ 8 = 55, число валов с дефектом посадочного места под подшипник —
= 47 + 15 = 62, и далее, используя приведенные формулы, находим
0,327
Расчетный коэффициент Стьюдента получается равным 3,09 Таблич- ные значения коэффициента при уровне значимости 0,05 для числа сте- пеней свободы 60 и 120 равны 2,00 и 1,98, соответственно. Поскольку
102
расчетное значение больше табличного, можно сделать вывод (с гаран- тией 0,95), что связь между износом шлицов и посадочного места под подшипник объективно существует
В некоторых случаях интересующие нас факторы вообще не выражаются количественно, и мы можем только располагать ана- лизируемые объекты относительно друг друга по мере уменьше- ния или увеличения факторов.
Например, в ремонтном производстве исследуется влияние на качество удаления старой краски с деталей порядка закладывания деталей (крупных корпусов или рам) в моечную ванну. По приня- той технологии в ванне вываривается 10 деталей, после чего рас- твор фильтруют и корректируют по составу моющих компонен- тов.
Порядок закладывания деталей в ванну контролируется доста- точно просто. Качество мойки (очистки от старой краски) нельзя выразить количественно, и детали можно только по результатам визуального наблюдения расположить относительно друг друга по мере ухудшения результатов мойки Обозначая место (ранг) в ряду последовательности закладывания деталей в ванну
а в ряду качества очистки —
для оценки связи рангов можно восполь- зоваться коэффициентом корреляции рангов
[10]
где р — показатель корреляции рангов;
=
-
— разница рангов; п — число контролируемых объектов.
Показатель корреляции рангов ведет себя так же, как и коэф- фициент корреляции. Если все ранги совпадают, то связь между ними прямая функциональная, все = 0, а р = Если ранги стро- го обратные (первое место по соответствует последнему месту по второе — предпоследнему и т.д.), то р =
Если связь между рангами отсутствует, то р 0. Чем ближе расчетное значение пока- зателя корреляции рангов к нулю, тем менее тесная связь между рангами.
Значимость получаемого показателя рангов можно оценить по
п -
Если расчетное зна- коэффициенту Стьюдента / =
чение коэффициента больше табличного значения, то связь меж- ду рангами существенная.
Найдем показатель корреляции рангов для рассматриваемого примера по результатам, приведенным в табл. 5.5.
103
5.5
Расчет показателя корреляции рангов
Параметр
Ранг х,
1 6
5 25 2
4 2
4 3
8 5
25 4
1 3
9 5
2 3
9 6
5 1
1 7
10 3
9 8
3 5
25 9
7 2
4 10 9
1 1
Всего
—
—
112
Показатель корреляции рангов
6 112
р =
10(100-1)
=
0,32.
Коэффициент Стьюдента
0,32
Табличное значение коэффициента при а =
и числе степе- ней свободы 8 равно
Поскольку расчетное значение коэффи- циента меньше табличного, то с гарантией 0,9 можно считать,
что связь между порядком закладывания деталей в моечную ванну и качеством очистки деталей отсутствует. Таким образом, нет не- обходимости изменять технологию и производить коррекцию мо- ющего раствора чаще.
Следует иметь в виду, что при определении рангов анализиру- емых параметров могут возникать ситуации, когда невозможно заметить четких различий для присвоения определенного ранга.
Например, заметной разницы в качестве очистки 5-й и 6-й дета- ли нет. В этом случае объектам присваивается средний ранг, в дан- ном примере это 5,5 и ряд рангов будет иметь вид: ... 4; 5,5; 5,5;
/,
Рассмотренные примеры показывают, что владение корреля- ционным анализом позволяет решать важные инженерные вопро- сы, возникающие в практике
Следует помнить, что при оп- ределении коэффициента корреляции или показателя корреля- ции рангов по результатам испытаний малого числа объектов сле- дует всегда проверять значимость полученных критериев с помо- щью коэффициента Стьюдента.
Контрольные вопросы
1. Какова общая процедура организации испытаний надежности ав- томобилей в условиях АТП или
104 2. Какие данные фиксируются в испытаниях безотказности автомобиля?
3. Как определяют гамма-процентный ресурс детали по результатам полностью завершенных испытаний?
4. С какой целью проводят усеченные испытания долговечности дета- лей? В чем отличия этих испытаний от полностью завершенных испыта- ний?
5. Как находят средний ресурс по результатам незавершенных испы- таний, когда часть испытуемых объектов выбывает из испытаний?
6. Можно ли в АТП, имеющем большой парк разновозрастных авто- мобилей, через год наблюдений получить информацию о среднем сроке службы деталей?
7. Если испытанию подвергается ограниченная по числу объектов выборка, то является ли среднее значение получаемого результата сред- ним значением для всей совокупности объектов?
8. Что такое доверительный интервал и доверительная вероятность?
Как они связаны друг с другом?
9. Что такое критерий (коэффициент) Стьюдента? Как он записыва- ется при многократных измерениях и при сравнительных испытаниях?
10. Для каких целей применяют коэффициент корреляции и показа- тель корреляции рангов?
Почему при малом количестве опытов значимость коэффициента корреляции следует оценивать с помощью коэффициента Стьюдента?
Г Л А В А 6
НОРМИРОВАНИЕ И ПОСТАВКА ЗАПАСНЫХ ЧАСТЕЙ
ДЛЯ РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ
Основы планирования и управления запасами
частей для ремонта автомобилей
Поддержание работоспособности автомобилей (в общем слу- чае любых технических средств) требует своевременного прове- дения ремонтных и профилактических работ, что сопряжено с расходом соответствующих запасных частей. Чем больше запасных частей придается автомобилям, тем лучше их технические экс- плуатационные характеристики (коэффициент готовности, веро- ятность бесперебойной и регулярной работы в данном интервале времени и т.д.). Однако обеспечение автомобилей большим чис- лом запасных частей приводит к возрастанию экономических из- держек, связанных не только с их приобретением, но и с органи- зацией складского хозяйства.
Исходной информацией для нормирования запасных частей могут служить данные о фактическом расходе запасных частей со склада за известный период или статистические характеристики ресурса частей автомобиля. Нормирование запасных частей на ос- нове характеристик их ресурсов позволяет точнее учитывать ме- няющиеся условия эксплуатации автомобилей: изменение объе- мов транспортной работы, возрастной состав автомобильного парка и
В нашей стране переход от плановой экономики к рынку сопро- вождался коренной ломкой производственных отношений. Состоя- ние российского рынка автомобильной техники характеризуется сокращением продаж многих моделей отечественных автомобилей,
бессистемной торговлей автомобилями и запасными частями. В то же время были сделаны первые шаги в структурировании рынка по образцу рынков капиталистических стран. Иностранные компании активно вторгаются на наш рынок, имея мощные сбытовые сети и склады запасных частей, позволяющие им обеспечивать поставку запасных частей в немыслимые для России сроки.
В данный момент российские автозаводы медленно, но все же переходят на выпуск новых моделей: собственных, с применением импортных двигателей и других узлов, собираемых по лицензиям из импортных комплектующих. В последнее время все больше от- крывается автосборочных заводов, производящих выпуск как
106
рубежных, так и отечественных моделей автомобилей. Однако в условиях рынка продавать эти модели невозможно без надлежа- щего обеспечения запасными частями.
Запасные части автомобилей можно разбить на следующие группы:
оригинальные части, которые выпускают заводы — произво- дители автомобилей или их дочерние предприятия. Это, как пра- вило, сложные по конструкции и технологии изготовления дета- ли и агрегаты;
неоригинальные части, которые выпускают специализирован- ные предприятия и так называемые имитаторы [8]. В эту группу обычно входят унифицированные и стандартизованные детали
(свечи зажигания, подшипники, бензонасосы, фильтры и части, получаемые при разборке автомобилей в металлолом,
годные для дальнейшего использования. Известны случаи, когда мелкие фирмы разбирают новые агрегаты автомобилей и продают их запасными частями, поскольку спрос на дорогие комплектные агрегаты невелик (следует учитывать, что необходимость ремонта возникает, обычно, при отказе одной детали);
восстановленные детали и агрегаты, которые производят ре- монтные предприятия, оснащенные соответствующим техноло- гическим оборудованием.
Потребителями запасных частей могут быть ремонтные пред- приятия дилеров автозаводов, которые фирменный ремонт. Фирменный ремонт отечественных автомобилей прово- дится, как правило, только в гарантийный период. Ремонт ино- марок, в основном, фирменный.
Второй группой потребителей запасных частей являются «не- зависимые ремонтники» — это СТО и отдельные мастера, кото- рые выполняют ремонтные работы по заказу автолюбителей и индивидуальных перевозчиков. Низкое качество запасных частей породило практику, когда независимые ремонтники производят ремонт, используя детали, приобретенные клиентами самостоя- тельно, тем самым снимая с себя ответственность за возможные отказы установленных деталей.
Основными потребителями запасных частей являются автолю- бители и технические службы автотранспортных предприятий,
которые производят ремонтные работы собственными силами.
Каналами сбыта запасных частей могут быть разного уровня склады, дилеры, оптовики, магазины, рынки, агентские фирмы,
посредники. Схема участников российского рынка запасных час- тей автомобилей показана на рис.
Уполномоченные или официальные дилеры имеют договор- ные отношения с автозаводами и несут перед ними ответствен- ность за качество предоставляемых клиентам услуг. Следует при- знать, что в отечественной практике эта ответственность пока не
107
реализуется прежде всего потому, что заводы не обеспечивают дилеров всей номенклатурой запасных частей. Дилеры без обяза- тельств более всего заинтересованы в продаже автомобилей, а вопросы ремонта решают только для создания положительного имиджа и привлечения клиентов.
Агентские фирмы продают оптом и в розницу ограниченную номенклатуру запасных частей одного изготовителя. В силу зна- чительной унификации многих узлов автомобилей, эти фирмы могут удовлетворять спрос в запасных частях многих потребите- лей.
Посредники берут на себя роль поставщиков запасных частей для крупных потребителей. Имеется опыт предоставления авто- транспортными предприятиями посредникам в аренду складских помещений, расположенных на территории АТП. В этом случае посредники обеспечивают поставку запасных частей не только арендодателю, но и другим потребителям запасных частей.
Изготовители автомобилей и запасных частей
Центральные и зональные склады
Уполномоченные дилеры
Специализированные заводы узлов и деталей
Дилеры без обязательств
Ремонт у дилеров
Ремонт у независимых ремонтников
Продавцы подержанных
Продавцы восстановленных деталей
Ремонт своими силами
Рис 6.1 Схема обеспечения автомобильного парка страны запасными частями
108
Роль оптовиков, магазинов и рынков достаточно очевидна. На
«железных» рынках могут продаваться различные детали и узлы автомобилей, в том числе и бывшие в употреблении или восста- новленные. На данный момент рынки составляют ощутимую кон- куренцию всем остальным поставщикам запасных частей.
В представленной на рис.
схеме под имитаторами понима- ются многочисленные фирмы и машиностроительные заводы,
которые из коммерческих соображений наладили выпуск запас- ных частей наряду со своей основной продукцией. Имитаторами производятся сравнительно несложные в изготовлении и пользу- ющиеся большим спросом запасные части. Поскольку их продук- ция практически не подлежит контролю автомобильных заводов,
качество запасных частей может быть очень низким. Такая система не исключает подделок под запасные части фирм, хорошо заре- комендовавших себя на рынке запасных частей.
Следует признать, что заводы — изготовители отечественных автомобилей на данный момент не ведут серьезной борьбы за ка- чество поступающих на рынок запасных частей. Изготовители счи- тают, что не очень качественные, но недорогие запасные части имеют своего покупателя и способствуют продлению срока служ- бы выпущенных автомобилей. Хотя наличие старых машин в экс- плуатации сдерживает продажу новых, в то же время это служит хорошей рекламой их долговечности. В свою очередь, проблемы,
создаваемые некачественными запасными частями, подталкива- ют более обеспеченного потребителя покупать новые автомобили.
Зарубежные производители автомобилей уже полвека назад поняли, что самым главным аргументом конкурентоспособности техники является качество обеспечения запасными частями —
наличие их полной номенклатуры и максимум одни сутки на ожи- дание детали [8].
Комплексные АТП традиционно имеют складское хозяйство,
обеспечивающее своевременное обслуживание и ремонт автомо- билей. Планирование и управление складскими запасами заклю- чается в определении правил организации процесса пополнения,
хранения и расходования запаса и соответствующих численных параметров этого процесса, подверженного влиянию многих ре- ально существующих факторов.
Общее представление о процессе управления запасами можно получить при рассмотрении простейших примеров систем попол- нения и расходования запасов [19, 21].
На рис. 6.2 проиллюстрирован процесс изменения запаса на складе при равномерном расходовании запасных частей и строго регулярном их пополнении.
Как только уровень запаса снизится до величины
(момент производят заказ в объеме на пополнение запаса с головного склада. В течение определенного промежутка времени на склад
109
t
Рис. 6.2. Изменение запаса частей на складе при равномерном их расхо- довании и регулярном пополнении склада в соответствии с заказом поступает партия поставки
При получении поставки в момент объем запаса на складе будет опять максимальным.
Несмотря на то что циклы расхода и пополнения запасов в рассматриваемой схеме идентичны, на складе должен быть опре- деленный страховой запас
Среднее значение уровня запаса во времени
В реальных условиях функционирования склада равномерное расходование запасов маловероятно. При переменной интенсив- ности расходования запаса его пополнение может производиться по разным схемам.
На рис. 6.3 показана так называемая система пополнения запасов, когда заказ на пополнение проводят при
Рис. 6.3. Изменение запаса частей на складе при его пополнении после снижения запаса до заданного уровня
1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 ... 24
о
Рис. 5.6. Графическое парной связи случайных параметров:
а — связи между х и у нет; б — имеется прямая связь; в — имеется обратная связь то корреляции равен -1. Если связи нет (по при- меру рис. 5.6, а), то
0. Связь случайных величин, показанных на рис. 5.6, б и 5.6, в, будет выражаться некоторыми промежуточ- ными значениями
Чем теснее связь, тем ближе коэффициент корреляции к единице.
Следует иметь в виду, что чем меньше проведено опытов, тем больше вероятность ошибочного заключения по поводу наличия связи между случайными величинами. Например, на рис. 5.7 пока- зан график с независимыми случайными величинами и у. Одна- ко если проведено обследование только пяти объектов, не ис- ключено, что это будут точки, обведенные на графике двойным кружком. Судя по этим точкам, можно сделать ошибочное заклю- чение о том, что связь между случайными величинами есть.
Рис. 5.7. Пример возможного расположения малого числа контролируе- мых точек при отсутствии парной связи между анализируемыми пара- метрами
100
Для оценки существенности связи между случайными величи- нами, т. е. отличия коэффициента корреляции от нуля, может быть использован коэффициент Стьюдента, который для рассматрива- емой задачи будет записан в виде
=S(r)
После преобразований получена расчетная формула [10]
Расчетное значение коэффициента Стьюдента сравнивают с табличным значением. Если оно меньше табличного, то разница для данного числа опытов слишком мала и связь между слу- чайными величинами нельзя считать существенной.
Формула коэффициента корреляции может быть непосредствен- но использована для выявления связи между количественно вы- ражаемыми величинами. Например, по набранной статистике можно оценить наличие связи между стажем работы водителей автобусов и средним годовым числом отказов автобусов, на кото- рых они работают, и т. п.
С помощью коэффициента корреляции можно также оценить связь между величинами, выражаемыми некоторыми дискретны- ми (пороговыми) значениями. Например, при ремонте автомоби- ля техническими условиями на задаются предельные размеры деталей, определяющие состояния «годен» или «не годен».
Если характеризовать наличие дефекта величиной «1», а отсут- ствие дефекта — «О», то по известному числу деталей можно найти все величины, необходимые для расчета ко- эффициента корреляции.
Рассмотрим пример оценки наличия связи между дефектами первичного вала коробки передач: износом шлицов (х) и износом посадочного места под подшипник (у). Результаты дефектовки
п валов представлены в табл. 5.4.
5.4
Связь между дефектами первичного вала коробки передач
Износ шлицов, х
\
0
Все го посадочного места под подшипник, у
1 0
Всего
п
101
В таблице обозначено.
— число валов с обоими дефектами;
— число валов только с дефектом
— число валов только с дефектом у;
— число валов без дефектов,
=
— общее число валов с дефектом
=
+
— общее число валов без дефекта
=
+
— общее число валов с дефектом у;
=
+
— общее число валов без дефекта у.
Располагая имеющимися в таблице числами, можно найти чис- ловые характеристики, необходимые для подсчета коэффициента корреляции.
Средние величины дефектов
х-
-- ,
п
Среднее отклонение величин дефектов
_
'
п
момент
=
-
-
+ (1
+
Коэффициент корреляции
+ (0 -
Пример. Требуется установить наличие связи между дефектами пер- вичного вала коробки передач (износом шлицов и посадочного места под подшипник) По результатам установлено число валов с обоими дефектами — 47, валов, у которых изношены только шлицы, — 8,
у которых изношено только посадочное место под подшипник, — 15,
годных валов — 12 Всего продефектовано 82 вала
Предварительно определяем число валов с дефектом шлицов
= 47 +
+ 8 = 55, число валов с дефектом посадочного места под подшипник —
= 47 + 15 = 62, и далее, используя приведенные формулы, находим
0,327
Расчетный коэффициент Стьюдента получается равным 3,09 Таблич- ные значения коэффициента при уровне значимости 0,05 для числа сте- пеней свободы 60 и 120 равны 2,00 и 1,98, соответственно. Поскольку
102
расчетное значение больше табличного, можно сделать вывод (с гаран- тией 0,95), что связь между износом шлицов и посадочного места под подшипник объективно существует
В некоторых случаях интересующие нас факторы вообще не выражаются количественно, и мы можем только располагать ана- лизируемые объекты относительно друг друга по мере уменьше- ния или увеличения факторов.
Например, в ремонтном производстве исследуется влияние на качество удаления старой краски с деталей порядка закладывания деталей (крупных корпусов или рам) в моечную ванну. По приня- той технологии в ванне вываривается 10 деталей, после чего рас- твор фильтруют и корректируют по составу моющих компонен- тов.
Порядок закладывания деталей в ванну контролируется доста- точно просто. Качество мойки (очистки от старой краски) нельзя выразить количественно, и детали можно только по результатам визуального наблюдения расположить относительно друг друга по мере ухудшения результатов мойки Обозначая место (ранг) в ряду последовательности закладывания деталей в ванну
а в ряду качества очистки —
для оценки связи рангов можно восполь- зоваться коэффициентом корреляции рангов
[10]
где р — показатель корреляции рангов;
=
-
— разница рангов; п — число контролируемых объектов.
Показатель корреляции рангов ведет себя так же, как и коэф- фициент корреляции. Если все ранги совпадают, то связь между ними прямая функциональная, все = 0, а р = Если ранги стро- го обратные (первое место по соответствует последнему месту по второе — предпоследнему и т.д.), то р =
Если связь между рангами отсутствует, то р 0. Чем ближе расчетное значение пока- зателя корреляции рангов к нулю, тем менее тесная связь между рангами.
Значимость получаемого показателя рангов можно оценить по
п -
Если расчетное зна- коэффициенту Стьюдента / =
чение коэффициента больше табличного значения, то связь меж- ду рангами существенная.
Найдем показатель корреляции рангов для рассматриваемого примера по результатам, приведенным в табл. 5.5.
103
5.5
Расчет показателя корреляции рангов
Параметр
Ранг х,
1 6
5 25 2
4 2
4 3
8 5
25 4
1 3
9 5
2 3
9 6
5 1
1 7
10 3
9 8
3 5
25 9
7 2
4 10 9
1 1
Всего
—
—
112
Показатель корреляции рангов
6 112
р =
10(100-1)
=
0,32.
Коэффициент Стьюдента
0,32
Табличное значение коэффициента при а =
и числе степе- ней свободы 8 равно
Поскольку расчетное значение коэффи- циента меньше табличного, то с гарантией 0,9 можно считать,
что связь между порядком закладывания деталей в моечную ванну и качеством очистки деталей отсутствует. Таким образом, нет не- обходимости изменять технологию и производить коррекцию мо- ющего раствора чаще.
Следует иметь в виду, что при определении рангов анализиру- емых параметров могут возникать ситуации, когда невозможно заметить четких различий для присвоения определенного ранга.
Например, заметной разницы в качестве очистки 5-й и 6-й дета- ли нет. В этом случае объектам присваивается средний ранг, в дан- ном примере это 5,5 и ряд рангов будет иметь вид: ... 4; 5,5; 5,5;
/,
Рассмотренные примеры показывают, что владение корреля- ционным анализом позволяет решать важные инженерные вопро- сы, возникающие в практике
Следует помнить, что при оп- ределении коэффициента корреляции или показателя корреля- ции рангов по результатам испытаний малого числа объектов сле- дует всегда проверять значимость полученных критериев с помо- щью коэффициента Стьюдента.
Контрольные вопросы
1. Какова общая процедура организации испытаний надежности ав- томобилей в условиях АТП или
104 2. Какие данные фиксируются в испытаниях безотказности автомобиля?
3. Как определяют гамма-процентный ресурс детали по результатам полностью завершенных испытаний?
4. С какой целью проводят усеченные испытания долговечности дета- лей? В чем отличия этих испытаний от полностью завершенных испыта- ний?
5. Как находят средний ресурс по результатам незавершенных испы- таний, когда часть испытуемых объектов выбывает из испытаний?
6. Можно ли в АТП, имеющем большой парк разновозрастных авто- мобилей, через год наблюдений получить информацию о среднем сроке службы деталей?
7. Если испытанию подвергается ограниченная по числу объектов выборка, то является ли среднее значение получаемого результата сред- ним значением для всей совокупности объектов?
8. Что такое доверительный интервал и доверительная вероятность?
Как они связаны друг с другом?
9. Что такое критерий (коэффициент) Стьюдента? Как он записыва- ется при многократных измерениях и при сравнительных испытаниях?
10. Для каких целей применяют коэффициент корреляции и показа- тель корреляции рангов?
Почему при малом количестве опытов значимость коэффициента корреляции следует оценивать с помощью коэффициента Стьюдента?
Г Л А В А 6
НОРМИРОВАНИЕ И ПОСТАВКА ЗАПАСНЫХ ЧАСТЕЙ
ДЛЯ РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ
Основы планирования и управления запасами
частей для ремонта автомобилей
Поддержание работоспособности автомобилей (в общем слу- чае любых технических средств) требует своевременного прове- дения ремонтных и профилактических работ, что сопряжено с расходом соответствующих запасных частей. Чем больше запасных частей придается автомобилям, тем лучше их технические экс- плуатационные характеристики (коэффициент готовности, веро- ятность бесперебойной и регулярной работы в данном интервале времени и т.д.). Однако обеспечение автомобилей большим чис- лом запасных частей приводит к возрастанию экономических из- держек, связанных не только с их приобретением, но и с органи- зацией складского хозяйства.
Исходной информацией для нормирования запасных частей могут служить данные о фактическом расходе запасных частей со склада за известный период или статистические характеристики ресурса частей автомобиля. Нормирование запасных частей на ос- нове характеристик их ресурсов позволяет точнее учитывать ме- няющиеся условия эксплуатации автомобилей: изменение объе- мов транспортной работы, возрастной состав автомобильного парка и
В нашей стране переход от плановой экономики к рынку сопро- вождался коренной ломкой производственных отношений. Состоя- ние российского рынка автомобильной техники характеризуется сокращением продаж многих моделей отечественных автомобилей,
бессистемной торговлей автомобилями и запасными частями. В то же время были сделаны первые шаги в структурировании рынка по образцу рынков капиталистических стран. Иностранные компании активно вторгаются на наш рынок, имея мощные сбытовые сети и склады запасных частей, позволяющие им обеспечивать поставку запасных частей в немыслимые для России сроки.
В данный момент российские автозаводы медленно, но все же переходят на выпуск новых моделей: собственных, с применением импортных двигателей и других узлов, собираемых по лицензиям из импортных комплектующих. В последнее время все больше от- крывается автосборочных заводов, производящих выпуск как
106
рубежных, так и отечественных моделей автомобилей. Однако в условиях рынка продавать эти модели невозможно без надлежа- щего обеспечения запасными частями.
Запасные части автомобилей можно разбить на следующие группы:
оригинальные части, которые выпускают заводы — произво- дители автомобилей или их дочерние предприятия. Это, как пра- вило, сложные по конструкции и технологии изготовления дета- ли и агрегаты;
неоригинальные части, которые выпускают специализирован- ные предприятия и так называемые имитаторы [8]. В эту группу обычно входят унифицированные и стандартизованные детали
(свечи зажигания, подшипники, бензонасосы, фильтры и части, получаемые при разборке автомобилей в металлолом,
годные для дальнейшего использования. Известны случаи, когда мелкие фирмы разбирают новые агрегаты автомобилей и продают их запасными частями, поскольку спрос на дорогие комплектные агрегаты невелик (следует учитывать, что необходимость ремонта возникает, обычно, при отказе одной детали);
восстановленные детали и агрегаты, которые производят ре- монтные предприятия, оснащенные соответствующим техноло- гическим оборудованием.
Потребителями запасных частей могут быть ремонтные пред- приятия дилеров автозаводов, которые фирменный ремонт. Фирменный ремонт отечественных автомобилей прово- дится, как правило, только в гарантийный период. Ремонт ино- марок, в основном, фирменный.
Второй группой потребителей запасных частей являются «не- зависимые ремонтники» — это СТО и отдельные мастера, кото- рые выполняют ремонтные работы по заказу автолюбителей и индивидуальных перевозчиков. Низкое качество запасных частей породило практику, когда независимые ремонтники производят ремонт, используя детали, приобретенные клиентами самостоя- тельно, тем самым снимая с себя ответственность за возможные отказы установленных деталей.
Основными потребителями запасных частей являются автолю- бители и технические службы автотранспортных предприятий,
которые производят ремонтные работы собственными силами.
Каналами сбыта запасных частей могут быть разного уровня склады, дилеры, оптовики, магазины, рынки, агентские фирмы,
посредники. Схема участников российского рынка запасных час- тей автомобилей показана на рис.
Уполномоченные или официальные дилеры имеют договор- ные отношения с автозаводами и несут перед ними ответствен- ность за качество предоставляемых клиентам услуг. Следует при- знать, что в отечественной практике эта ответственность пока не
107
Агентские фирмы продают оптом и в розницу ограниченную номенклатуру запасных частей одного изготовителя. В силу зна- чительной унификации многих узлов автомобилей, эти фирмы могут удовлетворять спрос в запасных частях многих потребите- лей.
Посредники берут на себя роль поставщиков запасных частей для крупных потребителей. Имеется опыт предоставления авто- транспортными предприятиями посредникам в аренду складских помещений, расположенных на территории АТП. В этом случае посредники обеспечивают поставку запасных частей не только арендодателю, но и другим потребителям запасных частей.
Изготовители автомобилей и запасных частей
Центральные и зональные склады
Уполномоченные дилеры
Специализированные заводы узлов и деталей
Дилеры без обязательств
Ремонт у дилеров
Ремонт у независимых ремонтников
Продавцы подержанных
Продавцы восстановленных деталей
Ремонт своими силами
Рис 6.1 Схема обеспечения автомобильного парка страны запасными частями
108
Роль оптовиков, магазинов и рынков достаточно очевидна. На
«железных» рынках могут продаваться различные детали и узлы автомобилей, в том числе и бывшие в употреблении или восста- новленные. На данный момент рынки составляют ощутимую кон- куренцию всем остальным поставщикам запасных частей.
В представленной на рис.
схеме под имитаторами понима- ются многочисленные фирмы и машиностроительные заводы,
которые из коммерческих соображений наладили выпуск запас- ных частей наряду со своей основной продукцией. Имитаторами производятся сравнительно несложные в изготовлении и пользу- ющиеся большим спросом запасные части. Поскольку их продук- ция практически не подлежит контролю автомобильных заводов,
качество запасных частей может быть очень низким. Такая система не исключает подделок под запасные части фирм, хорошо заре- комендовавших себя на рынке запасных частей.
Следует признать, что заводы — изготовители отечественных автомобилей на данный момент не ведут серьезной борьбы за ка- чество поступающих на рынок запасных частей. Изготовители счи- тают, что не очень качественные, но недорогие запасные части имеют своего покупателя и способствуют продлению срока служ- бы выпущенных автомобилей. Хотя наличие старых машин в экс- плуатации сдерживает продажу новых, в то же время это служит хорошей рекламой их долговечности. В свою очередь, проблемы,
создаваемые некачественными запасными частями, подталкива- ют более обеспеченного потребителя покупать новые автомобили.
Зарубежные производители автомобилей уже полвека назад поняли, что самым главным аргументом конкурентоспособности техники является качество обеспечения запасными частями —
наличие их полной номенклатуры и максимум одни сутки на ожи- дание детали [8].
Комплексные АТП традиционно имеют складское хозяйство,
обеспечивающее своевременное обслуживание и ремонт автомо- билей. Планирование и управление складскими запасами заклю- чается в определении правил организации процесса пополнения,
хранения и расходования запаса и соответствующих численных параметров этого процесса, подверженного влиянию многих ре- ально существующих факторов.
Общее представление о процессе управления запасами можно получить при рассмотрении простейших примеров систем попол- нения и расходования запасов [19, 21].
На рис. 6.2 проиллюстрирован процесс изменения запаса на складе при равномерном расходовании запасных частей и строго регулярном их пополнении.
Как только уровень запаса снизится до величины
(момент производят заказ в объеме на пополнение запаса с головного склада. В течение определенного промежутка времени на склад
109
t
Рис. 6.2. Изменение запаса частей на складе при равномерном их расхо- довании и регулярном пополнении склада в соответствии с заказом поступает партия поставки
При получении поставки в момент объем запаса на складе будет опять максимальным.
Несмотря на то что циклы расхода и пополнения запасов в рассматриваемой схеме идентичны, на складе должен быть опре- деленный страховой запас
Среднее значение уровня запаса во времени
В реальных условиях функционирования склада равномерное расходование запасов маловероятно. При переменной интенсив- ности расходования запаса его пополнение может производиться по разным схемам.
На рис. 6.3 показана так называемая система пополнения запасов, когда заказ на пополнение проводят при
Рис. 6.3. Изменение запаса частей на складе при его пополнении после снижения запаса до заданного уровня
1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 ... 24