Модель динамического управления запасами для замены оборудования при вероятностном распределении отказов
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2023-4-95-100Ключевые слова:
отказы, оборудование, вероятность, целевая функция, модель, планирование, управление запасамиАннотация
В статье рассматриваются вопросы моделирования управлениями запасами комплектующих для обеспечения оперативной замены установок глубинных насосов для нефтепромысловой отрасли в случае выхода из строя оборудования. Приводится обзор литературных источников по тематике исследования, постановка задачи. Приводится обоснование выбора математической модели для решения поставленной задачи. Задача динамического управления запасами заключается в обеспечении необходимого запаса с минимальными временными потерями от вынужденного простоя при минимальных затратах на хранение и поставку комплектующих для ремонта или замены. Горизонт планирования делится на несколько временных отрезков, для которых необходимо обеспечить оптимальное количество запасов. Указывается, что при планировании запасов в случае работы большого количества единиц оборудования в разных условиях целесообразно использовать вероятностный подход. При вероятностном потоке остановки оборудования задается функция распределения событий. При детерминированном потоке событий задача решается для каждого отрезка с определением величины запаса с использованием модели Уилсона. Представлены результаты имитационного моделирования по отказам установок электроприводного центробежного насоса на скважинах Вынгапуровского месторождения. Приводится гистограмма частот остановки оборудования за различные промежутки времени. Построена функция наилучшего приближения экспоненциального вида для аппроксимации количества остановок от времени монтажа до остановки оборудования, рассчитаны коэффициенты функции и среднеквадратическая ошибка аппроксимации. Приведена графическая зависимость относительной доли требующего замены работающего оборудования, а также планируемого количества установок, поставляемых для замены оборудования, от времени. Представлена динамика изменения страховочного запаса, обеспечивающего гарантированную замену вышедшего из строя оборудования в срок, в зависимости от времени.Библиографические ссылки
Зайченко Ю. П. Исследование операций. Киев: Вища школа. Головное изд-во, 1988. 562 с. IBSN 5-11-00226-6
Теория и практика энергоэффективной эксплуатации установок электроприводных центробежных насосов для добычи нефти / С. А. Нонява, А. В. Куршев, А. А. Ишмурзин, В. У. Ямалиев. Уфа: Башкирская энциклопедия, 2020. 288 с. ISBN 978-5-88185-470-6.
Свидетельство № 2021666122. Информационная система анализа отклонений и предупреждения аварийных ситуаций установок электроприводного центробежного насоса: программа для ЭВМ / П. С. Музычук, А. Н. Умнов, В. Э. Нестеренко [и др.]; правообладатель публичное акционерное общество "Газпром нефть". Заявл. 19.09.2021; опубл. 08.10.2021.
Стерлигова А. Н. Управление запасами в цепях поставок. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2022. 430 с.
Заруднев Д. И., Мацюк Д. А. Особенности использования модели оптимального размера заказа // Техника и технологии строительства. 2019. № 1 (17). С. 39-42.
Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами. М.: Альпина Бизнес Букс, 2016. 304 с.
Макаркин Н. П. Экономическая оптимизация количества запасных элементов технических систем с учетом фактора надежности // Вестник Мордовского университета. 2016. Т. 26, № 4. С. 448-461. DOI 10.15507/0236-2910.026.201604.448-461.
Zhang Zeyu, Li Kevin, Guo Xiaolei, Huang Jun. A probability approach to multiple criteria ABC analysis with misclassification tolerance // International Journal of Production Economics. 2020. 229. 107858. DOI 10.1016/j.ijpe.2020.107858.
Mathew Manoj, Sahu Sagar.Comparison of new multi-criteria decision making methods for material handling equipment selection // Management Science Letters. 2018. 8. 139-150. DOI 10.5267/j.msl.2018.1.004.
Cakmak Emre, Güney Eda. Spare Parts Inventory Classification Using Neutrosophic Fuzzy Edas Method in the Aviation Industry // Expert Systems with Applications. 2023. 224. 120008. DOI 10.1016/j.eswa.2023.120008.
Yu, Min-Chun. Multi-criteria ABC analysis using artificial-intelligence-based classification techniques // Expert Systems with Applications. 2011. 38. Pp. 3416-3421. DOI 10.1016/j.eswa.2010.08.127.
Применение ABC и HML-методик для определения и оптимизации запаса комплектующих электротехнического оборудования / А. В. Белоглазов, А. Г. Русина, О. В. Фоменко и др. // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2021. Т. 23, № 3. С. 103-115. DOI 10.30724/1998-9903-2021-23-3-103-115.
Ultsch Alfred, Lötsch Jörn.Computed ABC Analysis for Rational Selection of Most Informative Variables in Multivariate Data // PloS ONE. 2015 10(6): e0129767. DOI 10.1371/journal.pone.0129767.
Быстрицкая Я. М. Логистические методы анализа и управления ассортиментом предприятий розничной торговли // Управленец. 2015. № 1 (53). С. 69-73.
Короленко В. В., Грибанов В. В., Дорошенко А. Б. Методика оптимизации запасов комплектующих изделий при управлении материально-техническим обеспечением авиационной техники // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2019. № 11. С. 104-113.
Бром А. Е., Сидельников И. Д. Оптимизация многономенклатурного запаса для техники военного и специального назначения при заданных условиях отказа // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 3 (81). С. 80-84.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Михаил Юрьевич Захарычев, Валентин Алексеевич Тененев, Сергей Валентинович Вологдин
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.