По данным «Автостата», 65 процентов грузовых автомобилей в России имеют возраст старше 15 лет и поэтому считаются уже устаревшими. Предприятия, которые владеют таким автопарком, постоянно сталкиваются с проблемой оценки технического состояния, потому, что, если отправить в рейс автомобиль, который вовремя не прошел обслуживание, он может выйти из строя, и перевозка не состоится. Поэтому очень важно прогнозировать неисправности машин, чтобы компании-перевозчики не понесли убытки. Ученые из Пермского Политеха создали математическую модель, которая поможет бизнесу эффективно следить за состоянием автомобилей.
Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Статья с результатами исследования опубликована в журнале «Вестник Южно-Уральского государственного университета». «При принятии решений о проведении и содержании восстановительных ремонтов транспортных средств предприятия в целях экономии часто ограничиваются обслуживанием, которое необходимо для возврата авто на линию. Однако водители хорошо знают, что более дорогой агрегатный ремонт, то есть замена целиком дефектного оборудования вместо его комплектующих, приводит к большему повышению надежности автомобиля.
Повысить экономическую эффективность автопарка можно, руководствуясь оценкой всех последствий обслуживания, включая доходы от будущих перевозок, однако для этого нужен комплекс моделей оценки, который мы разработали совместно с коллегами из Тамбовского технического университета», — рассказывает заведующий кафедрой автоматизации технологических процессов Березниковского филиала Пермского Политеха, доктор технических наук, профессор Андрей Затонский.
