4) Затраты на шины

Нормы затрат на восстановление и ремонт шин определятся по формуле:

(центов на км пробега)

Где - пробег шин, тыс. км.

Для использования данной методологии в расчетах ниже приведены таблицы со статистическими данными по Западной Европе и России соответственно:

Пробег новых и восстановленных шин, тыс. км

Автомобиль, колесо

Пробег (новая шина /восстановленная),

Управляемое

120/70

Ведущее

160/120

Ведомое

190/145

Пробег шин, эксплуатирующихся в российских АТП, тыс. км

Автомобиль

Шина

Пробег (новое/восстановленное)

МАЗ

отечественная

 80

импортная

 180 /120

Вольво

отечественная

 60

импортная

120/60

Информационная база данных для основных функций логистической системы АТП.

Необходимым условием для эффективного прогнозирования затрат и планирования работы АТП является наличие информационной базы данных по подвижному составу.

Формирование информационной базы данных.

Априорно по каждому транспортному средству необходима следующая информация:

- марка и модель автомобиля

- возраст автомобиля

- пробег на исходную дату

По каждому транспортному средству ежедневно должна собираться следующая информация:

- состояние автомобиля

- текущий пробег

- затраты на топливо

- затраты на смазочные материалы

- затраты на запасные части

- затраты на ремонтные работы

- время работы на линии

- степень загрузки автомобиля (максимум из отношений текущий груз/грузоподъемность и текущий объем груза/ объем кузова

Будем приписывать каждому транспортному средству следующие состояния:

- S1 – работа на линии

- S2 – техническое обслуживание

- S3 – текущий ремонт и замена агрегатов

- S4 – простои по организационным причинам

- S5 - простои по выходным дням

Будем подразделять затраты на запасные части на следующие категории:

- шины

- двигатель и навесное оборудование

- трансмиссия

- электрика

- кузов

Затраты на ремонтные работы должны определяться по трудозатратам, измеряемым в нормочасах ( по данным производителя автомобиля), и цены нормочасов по каждому из видов работ.

Сбор необходимой статистической информации.

Наиболее простыми в смысле сбора и обработки являются:

- состояние автомобиля

- текущий пробег

- затраты на топливо

- время работы на линии

Более того, сбор и обработка вышеуказанных данных может быть почти полностью автоматизирован при условии внедрения GPS-мониторинга транспортных средств.

Более сложным является сбор и обработка данных по затратам на смазочные материалы и запасные части. Во-первых, необходимо вести большую номенклатуру запасных частей и материалов, что может привести к необходимости расширения штата сотрудников. Во-вторых, может возникнуть необходимость упорядочения или введения нового документооборота на уровне заведующего автопарком и начальника ремонтной базы во избежании искажения и потерь первичной информации.

Наиболее проблемными являются данные по расходам на ремонтные работы, особенно в ситуации, когда ремонт ведется на собственной ремонтной базе АТП. В этом случае возникнет необходимость введения новой системы учета трудозатрат, что, безусловно, приведет к возникновению дополнительных финансовых и организационных издержек.

В первую очередь, полученная информация может быть использована для аналитических и финансовых отчетов о деятельности АТП - средние показатели себестоимости перевозок, загрузки автомобилей и т. д.

Рассмотрим возможности анализа агрегированной информации более подробно.

После получения достаточно обширной выборки (более 30 машин в течение полугода), появляется возможность откалибровать модель затрат на топливо, так же получить реальные данные по других составляющим материальных затрат в нужном руководстве виде ( к примеру, по затратам с помодельной разбивкой подвижного состава). Так же используя полученные данные, можно получать достаточно достоверные прогнозы по агрегированным затратам АТП (экстраполируя полученные средние значения).

После формирование базы данных по подвижному составу появляется возможность прогнозирования потока отказов деталей и агрегатов подвижного состава. Наличие адекватных (в смысле небольших (10-20%) отклонений прогнозных величин от реальных) прогнозов по необходимым номенклатуре и количестве материальных ресурсов позволяет существенно сократить совокупные издержки по ремонту и обслуживанию подвижного состава, так как для сокращения времени технического обслуживания и ремонта необходимо повышать затраты на закупку ГСМ и запасных частей «впрок», но снижение данных затрат приведет к повышению времени на ТО и ремонт, что, соответственно, приведет к повышению затрат за счет простоя транспорта. Таким образом, совокупные издержки задачи имеют ярко выраженный экстремум.

Затраты
 
.

 

Подытоживая, следует отметить, что адекватный прогноз потока отказов деталей и агрегатов подвижного состава дает возможность свести к минимуму совокупные издержки по ремонту и обслуживанию подвижного состава, но решение задачи вышеуказанного прогнозирования имеет достаточно сложный методологический характер и требует больших выборок. Первая проблема состоит в выборе и калибровке законов распределения для описания наработок деталей – часто возникает проблема неверного выбора закона распределения и смещенности оценок параметра закона. Не менее важным моментом является выбор степени агрегирования – “слишком” детальная статистика по деталям (к примеру, номенклатура в десять и более тысяч наименований: игольчатый подшипник №…, поршневые кольца на двигатель ЗМЗ-402 второй ремонтный размер и т. д.) приводит к коротким выборкам и проблемам со сбором информации, обратно, базируясь на “слишком” агрегированных данных (двигатель, трансмиссия и т. д.) не возможно сделать адекватный прогноз.

Реализация прогнозного модуля, безусловно, является существенным плюсом для описываемой геоинформационной системы, но в силу вышеуказанных методологических проблем этот модуль является скорее дополнительным нежели основным.

Заключение

Перед автором данной работы ставилось две цели - экономическое обоснование внедрения и концепция геоинформационной системы.

Первый результат данной работы - структурирование и качественная оценка результатов от внедрения и использования геоинформационных систем на автотранспортном предприятии или в отделе.

Рассматривая основную цель данной работы - концепцию геоинформационной системы, следует выделить следующие результаты - предложенный алгоритм решения транспортной задачи основанный на генетических алгоритмах, методология априорной оценки себестоимости транспортных услуг и концепция информационной базы по подвижному составу автотранспортного предприятия.

Подытоживая, следует отметить, что геоинформационная система, разработанная или доработанная в соответствии с предложенной в данной работе концепцией и методологией, позволит с минимальными материальными и временными издержками решать следующие задачи:

1) комплексное решение транспортной задачи

2) создание информационной базы по подвижному составу и текущей деятельности автотранспортного предприятия.

3) решение задач по учету и планированию производственной программы и расходам материальных средств.

Список использованной литературы:

1) “О задаче коммивояжора.”- Москва, МАДИ, 1989

2) “Методы и модели управления материальными потоками микрологистической системы автопредприятия” – Москва, 1996.

3) “Логистика автомобильного транспорта” – Москва, 2004.

4) “Методологические рекомендации по определению затрат на перевозки грузов автомобильным транспортом.”- Москва,1993

5) И “ Информационные технологии в управлении эффективностью автотранспорта.” – Спб, 1998.

6) “Основы теории транспортных систем” –Cпб, 2000

7) “Техническая эксплуатация автомобилей”- Москва, 2001

8) “Возможности прогнозирования ситуации на рынке транспортных услуг с учетом влияния случайных и неслучайных параметров.” – Спб, 2002.

9) “Менеджмент в бизнес-логистике” – Москва, 1999

10) Holland, J. H. “Adaptation in Natural and Artificial Systems”. Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975.

11) R. Poli. “Introduction to Evolutionary Computation”. Lectures notes. School of Computer Science, The University of Birmingham, 1996. http://www. cs. bham. ac. uk/~rmp/slide_book/

12) Shapiro J. F. Modeling the Supply Chain – Duxbury Press 2000

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4