Результаты поиска

В данной статье представлено решение задач эффективности функционирования производственных систем локомотиворемонтного предприятия. В частности, объектом исследования являются технологические процессы ремонта и сервисного технического обслуживания электровозов на предприятиях по ремонту тягового подвижного состава. В статье приведено математическое описание производственного процесса подобных предприятий на примере сервисного локомотивного депо Московка. Математическая модель описана на основе теории массового обслуживания (СМО) и цепей Маркова. Приведен граф технологичес-кого состояния локомотива во время ремонта в депо, где процесс перехода ремонтируемого подвижного сос-тава из состояния в состояние, т.е. взаимосвязи технологических перемещений электровоза по территории депо, а также время выполнения технологических операций описаны переходной матрицей. Распределение заявок на ремонт описано при помощи закона Пуассона, задержка электровоза на участках депо на плановых видах ремонта - в соответствии с принятой нормой, а на неплановом виде ремонте заявки задерживаются в соответствии с распределением Эрланга. По результатам математического описания модели производственного процесса ремонтного предприятия создана имитационная модель функционирования депо Московка, реализованная на ЭВМ при помощи профессионального программного обеспечения нового поколения AnyLogic. В работе описаны логическая схема имитационной модели, выбранные методы и библиотеки моделирования. По результатам исследования проведена общая оценка технологических показателей работы локомотиворемонтного предприятия в условиях вероятностных динамических изменений ремонтного задания. При помощи реализованных предложенных в статье методов исследования технологических процессов депо Московка можно проектировать любые ремонтные предприятия по ремонту подвижного состава железных дорог с целью выявления «узких мест» производственного процесса.

В статье рассматриваются методы оптимизации управления транспортными потоками в крупных агломерациях путем применения методов кластеризации, маршрутизации и принципов теории массового обслуживания. Основное исследование посвящено перераспределению ресурсов за счет внедрения системы приоритетов в обработке заявок. Проанализировано влияние таких параметров, как срочность, плотность и пропускная способность грузопотока на работу системы и предложены алгоритмы оптимизации для сокращения времени ожидания, снижения затрат и повышения эффективности транспортных процессов. Методология исследования включает в себя применение многоканальной модели массового обслуживания для оценки влияния приоритетного распределения заявок на пропускную способность системы. Для анализа перераспределения ресурсов использованы математическое моделирование, методы линейного программирования и расчет NPV для оценки экономической эффективности. Результаты исследования подтверждают, что внедрение системы приоритетного обслуживания заявок позволяет сократить время ожидания для срочных грузов. Определены зависимости между уровнем загрузки ресурсов и долей приоритетных заявок в потоке. Разработанный алгоритм перераспределения ресурсов корректирует загрузку транспортной системы в условиях изменяющейся интенсивности потоков. Расчеты показали, что при высокой загрузке системы увеличение доли приоритетных заявок может привести к росту времени ожидания менее приоритетных клиентов, что требует поиска оптимального показателя для соблюдения баланса нагрузки. Применение предложенных методов позволило сократить среднее время ожидания приоритетных заявок в 1,5 - 2 раза в зависимости от сценария, а также подтвердило экономическую эффективность решений за счет положительного значения NPV. Оптимизированное перераспределение ресурсов способствует снижению затрат на обслуживание и сокращению совокупных операционных расходов. Практическая значимость исследования заключается в повышении эффективности транспортных процессов за счет динамического перераспределения ресурсов. Внедрение предложенных методов может применяться в логистике и транспортных компаниях для оптимизации обработки заявок, улучшения клиентского сервиса и сокращения затрат.

В статье рассматривается задача управления качеством работы транспортного узла с учетом его эксплуатационных характеристик и с учетом стохастически независимых встречных пуассоновского и квазипуассоновского транспортных потоков. Задача решена с использованием аналитического и математического аппарата теории массового обслуживания. Результаты, полученные в статье, предполагается использовать для определения прогноза суммарной свободной грузоподъемности транспортных средств, ожидающих погрузки, длины очереди груженых транспортных средств (составов) в ожидании разгрузки, коэффициента использования полезных объемов складских комплексов.