Статистический анализ и прогнозирование объёмов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности
На правах рукописи
ДЕРКАЧЕНКО ОЛЕГ ВАЛЕНТИНОВИЧ
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ОБЪЁМОВ ПРОИЗВОДСТВА И СЕРВИСНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В ОБОРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Специальность 08.00.12 – «Бухгалтерский учёт, статистика»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание учёной степени
кандидата экономических наук
Москва
2008
Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор
Мхитарян Владимир Сергеевич
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Данченок Лариса Александровна
кандидат экономических наук
Боноев Пётр Сергеевич
Ведущая организация Государственный университет управления
Защита состоится «19» июня 2008г. в 11.00 на заседании диссертационного совета по Бухгалтерскому учёту и статистике Д212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Автореферат разослан « » мая 2008г.
Учёный секретарь диссертационного совета
кандидат экономических наук, доцент
Бамбаева Н.Я.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. На современном этапе темпы роста экономического развития России во многом зависят от того, какая ситуация складывается в оборонно-промышленном комплексе (ОПК). Это обусловлено тем, что ОПК представляет собой качественный, высокотехнологичный сектор экономики. Продукция и технологии ОПК широко используются в различных отраслях. Современный оборонно-промышленный комплекс производит значительную часть гражданской продукции. Предприятия ОПК, аккумулируя передовые научно-технические достижения, обеспечивают функционирование высокотехнологичных сфер экономики нашей страны, способных выпускать конкурентоспособную продукцию. Негативные тенденции, накопившиеся в ОПК в 90-е годы, не позволяют в полной мере сегодня использовать его потенциал. И хотя предпринимаемые Правительством РФ в последние 3-4 года усилия по выводу ОПК из кризиса, дали свои положительные результаты, но не решили всех проблем.
Основным источником средств финансирования ОПК по-прежнему остаётся Государственный оборонный заказ, который предусматривает в целях поддержания необходимого уровня обороноспособности и безопасности страны поставки вооружения, военной техники, имущества, комплектующих изделий и материалов, а также выполнение работ по ремонту и гарантийному надзору за состоянием вооружения.
В последние годы осуществляется переход на выполнение работ по обслуживанию сложных образцов вооружения предприятиями оборонной промышленности.
Прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на их техническое обслуживание и ремонт необходимо для планирования эффективной работы предприятий ОПК.
При этом особую значимость приобретает вопрос статистической оценки продолжительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий, которые в настоящее время определяются экспертным методом и не всегда отражают реальные затраты. Всё вышеуказанное и определяет актуальность темы исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения на предприятиях оборонной промышленности.
В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
- провести статистический анализ объёмов финансирования, производства, технического обслуживания и ремонта образцов вооружения;
- разработать предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;
- усовершенствовать методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной промышленности;
- предложить методику прогнозирования трудоёмкости и стоимости работ по обслуживанию и ремонту изделий военного назначения;
- построить модель статистической зависимости вероятности нахождения изделий в рабочем состоянии от временных и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт;
- разработать рекомендации по внедрению элементов страхования в организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.
Объектом исследования являются предприятия оборонной промышленности.
Предметом исследования являются количественные методы анализа объемов производства и сервисного обслуживания военной продукции в оборонной промышленности.
Теоретическую и методологическую базу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, методам многомерного статистического анализа, компьютерной обработке данных, а также по проблемам оборонно-промышленного комплекса.
В работе использовались методы корреляционного, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов, марковские случайные процессы, табличные и графические методы представления результатов исследования. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ Statistica, Stadia, Microsoft Excel.
Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), материалы периодических изданий и официальных Интернет–сайтов по тематике работы.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на сервисное обслуживание военной продукции предприятиями оборонной промышленности.
В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
- проведен статистический анализ объёмов финансирования и производства, технического обслуживания и ремонта военной продукции на оборонных предприятиях;
- получены прогнозные оценки макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;
- разработаны предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;
- предложена и апробирована методика прогнозирования показателей сервисного обслуживания изделий однородных по их техническим характеристикам, трудоемкости и стоимости работ технического обслуживания и ремонта;
- усовершенствована методика многомерной классификации изделий на однородные группы по их техническим характеристикам и стоимости изделия;
- построена модель, позволяющая прогнозировать вероятности нахождения изделий военного назначения в состояниях эксплуатации;
- разработаны рекомендации по внедрению элементов страхования в организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.
Практическая значимость работы состоит в том, что её основные положения и выводы могут быть использованы органами государственной статистики для совершенствования статистической отчётности, а также оборонно-промышленным комплексом для эффективного управления техническим обслуживанием и ремонтом новых изделий, поступивших в эксплуатацию.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на 4-х Международных научно-технических конференциях: Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (в 2004-2007гг., г. Пенза).
Публикации. По материалам диссертации имеется 8 публикаций общим объемом 1,6 п.л., в том числе одна статья опубликована в журнале, рекомендуемом ВАК РФ.
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и приложения.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, цель и задачи диссертационного исследования, определяются научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе «Экономико-статистический анализ производства и сервисного обслуживания на предприятиях оборонно-промышленного комплекса» рассмотрены вопросы финансирования на национальную оборону, положения России на рынке вооружения и военной техники, проведён статистический анализ объёмов финансирования и производства на оборонных предприятиях, а также затрат на техническое обслуживание и ремонт.
Переход России к рыночной экономике требует реформирования Вооруженных Сил. В 90-х годах принимались программы проведения военной реформы, которые не всегда реализовывались, так как имело место их недостаточное финансирование. В последнее время наблюдается оздоровление экономической ситуации, что непосредственным образом влияет на улучшение состояния оборонной промышленности.
С 2002 г. по 2007 г. затраты на национальную оборону увеличились в 2,9 раза. В 2007 г. на финансирование национальной обороны направлено 822,0 млрд. руб., из них 70% на закупку новых образцов.
По линии Минобороны наблюдается существенный рост Государственного оборонного заказа (ГОЗ): если в 2003г. он составлял 118 млрд. руб., то в 2005г. – 186,9 млрд. руб., а в 2007г. – 302 млрд. руб. (табл. 1).
Таблица 1
Объём финансирования на национальную оборону и Государственный оборонный заказ по линии Министерства обороны РФ.
| Показатели бюджета | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 |
| Объём ВВП (млрд. руб.) | 10863 | 13320 | 15300 | 18720 | 24380 | 31220 |
| Статья «Национальная оборона» (млрд. руб.) | 284,1 | 354,9 | 462,2 | 549,6 | 666,0 | 822,0 |
| Государственный оборонный заказ, млрд. руб. | 79,0 | 118,0 | 148,0 | 186,9 | 237,0 | 302,7 |
| Доля ГОЗа в расходах на национальную оборону, % | 27,8 | 33,2 | 34,7 | 34,0 | 35,6 | 36,8 |
| Доля ГОЗа в расходной части бюджета, % | 4,0 | 5,2 | 5,2 | 6,1 | 5,5 | 5,5 |
В последние годы наблюдается устойчивая тенденция роста Государственного оборонного заказа для предприятий оборонно-промышленного комплекса (рис. 1).
Гособоронзаказ в 2007 г. по сравнению с 2006 г. возрос на 27%, объём закупок вооружения и военной техники – на 22%, затраты на их ремонт – на 15%, ассигнования на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) – на 20%.
Рис. 1. Доля Государственного оборонного заказа в военных расходах РФ, %
Неубывающий спрос на вооружение и военную технику активизирует деятельность экспортеров оружия и ужесточает конкуренцию на рынке вооружений. В табл. 2 представлены ранги государств по объёму продаж вооружений регионам-получателям.
Таблица 2
Ранги государств по объёму продаж вооружения
регионам-получателям
| Регионы получатели | Государства – экспортёры вооружения | ||||||
| Россия | США | Велико- британия | Франция | Германия | Китай | Другие | |
| Европа Ближний и Средний Восток Азия Южная Америка Африка Австралия | 3 5 2 4 1 6 | 2 1 3 5 6 4 | 4 2 3 1 5 6 | 5 3 1 4 2 6 | 1 2 5 3 6 4 | 4 3 1 5 2 6 | 4 6 5 3 2 1 |
| Коэффициент ранговой корреляции с Россией | 1 | -0,37 | -0,03 | 0,71 | -0,43 | 0,8 | -0,09 |
Основной поток военного экспорта России направляется в страны Азиатско-Тихоокеанского региона и Африки. Из табл. 2 видно, что наибольшую связь в удельном весе поставок вооружения и техники Россия имеет с Францией и Китаем, то есть они работают практически в одних и тех же регионах мира. Обратная связь с Германией и США. Практически связь отсутствует с Великобританией и другими странами.
Несмотря на прошедший в 90-х годах экономический кризис, российские оборонные предприятия сохранили способность генерировать новые технологические идеи и создавать современные образцы вооружения и военной техники. Развитие и совершенствование оборонно-промышленного комплекса должно повлиять в конечном итоге на инновационную составляющую экономического роста нашей страны.
В развитии ОПК можно выделить несколько периодов, которые характеризуются спадом, низкой стабильностью и ростом. Реальную картину кризисного состояния ОПК и тенденции к развитию можно проследить на изменении объемов производства продукции на его предприятиях.
Производство военной продукции с 1991г. по 1998г. сократилось на 90%; объем гражданской продукции снизился на 73,5%. Период с 1996г. по 1999г. можно назвать периодом кризисного состояния. Начиная с 1999г. наметилась тенденция к росту объемов производства военной продукции. В 2004г. по сравнению с 1998г. он увеличился на 12%.
В настоящее время предприятия оборонной промышленности решают задачи связанные не только с увеличением объёмов производства и повышения качества изделий, но и вопросы обслуживания и ремонта изделий. Поэтому стоит задача комплексного исследования и прогнозирования объёмов производства техники, а также затрат на её обслуживание и ремонт. С ростом объёмов и улучшением технологии производства военной продукции, естественно, увеличивается количество нового, более сложного вооружения, поступающего в войска. Следовательно, ужесточаются требования к техническому обслуживанию и ремонту. Каждый вид обслуживания и ремонта характеризуется периодичностью, продолжительностью, трудоёмкостью и стоимостью проведения работ. Однако в эксплуатационной документации указывается только периодичность их проведения. В связи с этим при планировании работ по техническому обслуживанию и ремонту возникают проблемы из-за отсутствия информации по трудоёмкости и стоимости обслуживания и ремонта.
В работе предложена методика получения прогнозных значений показателей технического обслуживания и ремонта новых образцов вооружения как на этапе их проектирования, так и на стадии эксплуатации.
Во второй главе «Прогнозирование объёмов производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса» дан прогноз оборонного заказа, объёмов экспорта вооружения и производства на оборонных предприятиях, предложена методика рейтинговой оценки экономической деятельности оборонных предприятий и разработаны методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной промышленности.
Конкурентоспособность и эффективность ОПК зависит как от структуры отрасли, Государственного оборонного заказа, объёмов инвестиций на производство, научные исследования и внедрение новых технологий, так и от организации технического обслуживания, ремонта и модернизации вооружения и военной техники.
В работе решалась задача краткосрочного прогнозирования таких основных макроэкономических показателей ОПК, как:
- Государственный оборонный заказ, млрд. руб.;
- доля Гособоронзаказа в расходах на национальную оборону, %;
- объём экспорта вооружения, млрд. долл.;
- объём производства продукции на предприятиях ОПК, в % к 1991г;
- доля военной продукции в общем объёме выпуска, %;-
- отношение заработной платы в оборонной промышленности к показателям в промышленности, %; 
- отношение заработной платы в оборонной промышленности к показателям в машиностроении, %;
- среднемесячная заработная плата в ОПК, руб.
Прогнозирование объёма производства продукции на предприятиях ОПК (
) осуществлялось по годовым временным рядам за период с 1992 по 2004гг. с использованием кривых роста. Учитывая, что в 1998г. произошло изменение тенденции показателей, в модель включена фиктивная переменная:
d=
По данным за 1992-2006 гг. была построена модель:
;
(-10,68) (-15,81) (14,02)
0,96, 
87,37, DW=1,65
Модель объёма производства при d=1 представлена в табл. 3.
Прогнозные значения других макроэкономических показателей на 2008 и 2010 гг. и характеристики их моделей также приведены в табл. 3.
Таблица 3
Модели и прогноз показателей на 2008 и 2010 гг.
| Показатели | Модели |  |  | Прогноз | |
| 2008г. | 2010г. | ||||
 |  | 0,05 | 0,99 | 403 | 676 |
 |  | 0,06 | 0,74 | 39 | 43 |
 |  | 0,28 | 0,93 | 7,95 | 8,55 |
 |  | 0,09 | 0,96 | 87 | 112,3 |
 |  | 3,50 | 0,70 | 76,8 | 82,6 |
 |  | 0,12 | 0,98 | 109,6 | 121,2 |
 |  | 0,80 | 0,98 | 123,7 | 130,3 |
 |  | 0,07 | 0,89 | 15414 | 18636 |
Анализ показывает, что Государственный оборонный заказ в 2010 г. по сравнению с 2007 г. увеличится в 2,2 раза. Доля ГОЗа в расходах на национальную оборону – на 6,2%.
В работе были построены многофакторные модели для прогнозирования объема производства продукции на оборонных предприятиях. Модель зависимости объема производства от численности работающих (L) и объемов инвестиций (I) в ОПК имеет вид:
(1)
(-2,2) (6,7)
;
; 
; 
; DW=1,7
Модель значима. Значимы и все коэффициенты модели.
Рост Гособоронзаказа, объёмов производства и экспорта вооружения требуют разработки предложений по структуризации оборонной промышленности с целью концентрации капитала и производственных мощностей, а также рейтинговой оценки предприятий оборонно-промышленного комплекса с целью объективного анализа их экономической деятельности.
Структуризацию предприятий оборонной промышленности необходимо осуществлять по показателям их экономической деятельности, уровень которой можно установить только среди однородных предприятий на основе их рейтинговой оценки.
В работе рейтинговая оценка проводилась для групп однородных предприятий, полученных на основе кластерного анализа. Классификация n=20 предприятий проводилась по иерархическому алгоритму кластерного анализа с использованием принципа «средняя связь» и евклидово расстояние. По результатам кластеризации двадцати компаний выделено пять кластеров (табл.4).
Первый и второй кластер включают по одному «аномальному» предприятию, третий кластер – три предприятия, четвёртый – девять и пятый – шесть. Рейтинг компаний в каждом кластере проставлен в зависимости от величины коэффициента В/ЧП - отношение выручки предприятия к численности персонала на предприятии.
Таблица 4
Рейтинговая оценка предприятий ОПК по кластерам
| Рейтинг по объёму выручки | Компания | Кластер | Рейтинг в кластере |
| 1 | ОАО Концерн ПВО «Алмаз-Антей» | 1 | 1 |
| 6 | ОАО «Северная верфь» | 2 | 1 |
| 2 | ОАО НПК «Иркут» | 3 | 1 |
| 3 | ФГУП «Адмиралтейские верфи» | 2 | |
| 13 | ОАО «Завод «Красное Сормово» | 3 | |
| 10 | ФГУП «КБ приборостроения» | 4 | 1 |
| 12 | ОАО «Пермский моторный завод» | 2 | |
| 9 | ФГУП «Салют» | 3 | |
| 15 | ОАО «Улан-Удэнский авиационный завод» | 4 | |
| 4 | ФГУП «ПО Севмашпредприятие» | 5 | |
| 14 | ОАО «РостВертол» | 6 | |
| 5 | ОАО АХК «Сухой» | 7 | |
| 7 | ОАО «Корпорация «Тактическое ракетное вооружение» | 8 | |
| 11 | ФГУП РСК «МиГ» | 9 | |
| 16 | ОАО «Арзамасский машиностроительный завод» | 5 | 1 |
| 17 | ФГУП «Машиностроение», г. Коломна | 2 | |
| 8 | ОАО Корпорация «Аэрокосмическое оборудование» | 3 | |
| 19 | ОАО «Казанский вертолётный завод» | 4 | |
| 18 | ОАО «Уфимское моторостроительное ПО» | 5 | |
| 20 | ФГУП «Уралвагонзавод» | 6 |
В первый кластер входит концерн ПВО «Алмаз-Антей». Он отличается от других компаний самыми большими численностью персонала и объёмом выручки. Второй кластер образует ОАО «Северная верфь». Для этой компании характерно самое высокое значение коэффициента В/ЧП – отношение выручки к численности персонала.
В третий кластер вошло три компании. Для них коэффициент В/ЧП находится в пределах 120-190. Выручка первой и второй компании кластера является самой высокой и составляет 20% от выручки всех двадцати компаний. Четвёртый кластер образуют девять компаний. Коэффициент В/ЧП для них имеет диапазон 45-90. Пятый кластер составляют шесть компаний. Для этих предприятий коэффициент В/ЧП варьируется в пределах от 3 до 40.
В рамках данного исследования предлагается методика структуризации предприятий оборонной промышленности, которая включает несколько этапов. Сначала выделяются регионы сосредоточения оборонных предприятий, определяются федеральные агентства и отрасли с целью их возможного объединения. Затем определяется количество структур и подмножество предприятий, входящих в определенную структуру (холдинг). Предприятия внутри каждой структуры разбиваются по их функциональным и конструктивно-технологическим признакам на подмножества. Для отбора предприятий в состав структур, проводится комплексный анализ и оценка их технического и технологического состояния, научного и кадрового потенциала, финансово-экономической деятельности.
В третьей главе «Прогнозирование показателей технического обслуживания и ремонта образцов вооружения» разработана методика прогнозирования показателей технического обслуживания и ремонта, построена модель процесса эксплуатации образцов и получена статистическая зависимость вероятностных характеристик процесса эксплуатации от временных и стоимостных показателей работ по техническому обслуживанию и ремонту.
Планирование работ по обслуживанию и ремонту осуществляется как для изделий находящихся в эксплуатации, так и для новых, только поступивших на вооружение. Разработка планирующих документов по обслуживанию и ремонту образцов, находящихся в эксплуатации, проводится на основе статистической информации о продолжительности, трудоёмкости и стоимости обслуживания и ремонта. На основе таких данных, можно осуществлять планирование и финансирование работ на эксплуатацию образцов вооружения. В настоящее время для новых образцов эти показатели определяются специалистами служб ракетно-артиллерийского вооружения на основе их опыта и интуиции, то есть субъективно.
В работе предложена методика прогнозирования, позволяющая на основе прогнозных оценок осуществлять планирование эксплуатации изделий. При этом прогнозные оценки трудовых затрат на техническое обслуживание и ремонт предполагается давать как для ремонтников воинских частей, так и для специалистов оборонных предприятий.
Апробация предложенной методики проводилась по статистическим данным о временных, трудовых и стоимостных затратах на обслуживание и ремонт артиллерийских орудий.
Предлагается прогнозировать затраты на техническое обслуживание и ремонт артиллерийских орудий на основе регрессионных моделей, связывающие эти показатели с характеристиками образцов-аналогов. Построение моделей проводилось для технического обслуживания №2 (ТО-2), так как этот вид обслуживания является одним из трудоёмких и включает в себя остальные виды технического обслуживания. Корреляционный анализ показал, что наиболее тесную связь с трудоемкостью технического обслуживания №2 имеют следующие характеристики: калибр (d), максимальная дальность стрельбы (
) и масса образца (M). Для прогнозирования трудоёмкости технического обслуживания №2 (
) артиллерийских орудий построена модель по статистическим данным семнадцати образцов. Полученная модель не удовлетворяла требованиям по точности из-за неоднородности данных.
В этой связи в работе предлагается провести классификацию артиллерийских орудий с учётом технических характеристик, показателей трудоёмкости и стоимости различных видов технического обслуживания и ремонта. Результаты кластеризации показаны на рис.2.
Рис. 2. Дендрограмма классификации артиллерийских орудий
Артиллерийские орудия образовали три кластера. В первый кластер вошло 13 образцов. Три образца (2А65, 2А36, 2Б16) образовали второй кластер. В него вошли изделия, отличающиеся сложностью конструкции, а, следовательно, и большим по сравнению с другими изделиями объёмом работ по техническому обслуживанию и ремонту.
Одно артиллерийское орудие (МТ-12Р) образует третий кластер и является «аномальным». Это объясняется тем, что данное изделие имеет самую высокую трудоёмкость работ, а также значительную стоимость всех видов обслуживаний и ремонта.
Регрессионная модель 
построена только для первого кластера, для которого объём выборки (n=13).
Полученная модель имеет вид:
(2)
(3,14) (2,44)
R
=0,85; 
=5,06; 
=8,5%; 
Характеристики адекватности модели позволяют применять её для оценки трудоёмкости технического обслуживания №2 артиллерийских орудий по их тактико-техническим характеристикам и использовать полученные значения при планировании работ на предприятиях.
Наряду с оценкой точности определялась адекватность модели, а также значимость модели и её коэффициентов. По всем параметрам модель является адекватной и значимой.
В результате кластерного анализа артиллерийских орудий получены две однородные группы. В дальнейшем с помощью дискриминантного анализа решалась задача отнесения нового изделия к одному из этих кластеров. В нашем случае дискриминантные функции имеют вид:
где 
- ориентировочная стоимость образца вооружения.
Новое артиллерийское орудие относится к тому классу, для которого значение классификационной функции будет наибольшим.
Таким образом, на основе известных характеристик и стоимости изделия, рассчитываем дискриминантные функции, определяем к какому кластеру оно относится, и по соответствующему уравнению регрессии оцениваем трудоёмкость.
Трудоёмкость технического обслуживания №2 по модели (2) для изделий калибров 100, 122 и 152-мм, равна 34,1; 39,8 и 55,4 чел.-ч соответственно. Прогнозирование по нижней доверительной границе уменьшает трудоёмкость данного обслуживания на 7,9; 4,8 и 6,9 чел.-ч соответственно.
Значения трудоёмкости по нижнему доверительному интервалу (НДИ) регрессионной модели представлены в табл. 5.
Таблица 5
Значения трудоёмкости технического обслуживания №2
| Калибр, мм | Трудоёмкость технического обслуживания №2, чел.-ч | Сокращение затрат, % | |
| по модели | по НДИ | ||
| 100 | 34,1 | 26,2 | 24 |
| 122 | 39,8 | 35,0 | 12 |
| 152 | 55,4 | 48,5 | 13 |
Однако первоначально при реализации этих нормативов целесообразно задавать не жесткие требования по трудоёмкости (например, 26,2; 35,0; 48,5), а значения, которые находятся в пределах от нижней границы доверительного интервала до значения полученного по модели. При этом для специалистов оборонных предприятий желательно устанавливать более жёсткие требования, так как они значительно лучше знают конструкцию изделия и методику выполнения работ технического обслуживания. Кроме того, у них имеется значительный опыт проведения данных работ.
В качестве комплексного показателя технического обслуживания и ремонта предлагается использовать вероятность нахождения образца в рабочем состоянии (т.е. в состояниях применения, хранения, транспортирования). Определив эту вероятность, можно рассчитать вероятности пребывания изделия в состояниях обслуживания и ремонта.
Для построения марковской модели процесса эксплуатации использовались девять состояний: 1 – рабочее состояние (РС), 2 – контрольный осмотр (КО), 3 – ежедневное техническое обслуживание (ЕТО), 4 – техническое обслуживание №1 (ТО-1), 5 – техническое обслуживание №2 (ТО-2), 6 – сезонное обслуживание (СО), 7 – текущий ремонт (ТР), 8 – средний ремонт (СР), 9 – капитальный ремонт (КР).
На основе построенной марковской модели процесса эксплуатации и решения уравнений Колмогорова, получены две зависимости вероятности нахождения образца вооружения в рабочем состоянии (
) от:
- продолжительности и периодичности проведения работ технического обслуживания и ремонта:
(3)
где 
– суммарная интенсивность вывода изделия на различные виды технического обслуживания и ремонта (ТО и Р);
- интенсивность вывода изделия с i-го в j-е состояние ТО и Р;
- интенсивность проведения i -ого вида ТО и Р;
– периодичность j-ого вида ТО и Р;
– средняя оперативная продолжительность i -ого вида ТО и Р;
- стоимости и периодичности работ технического обслуживания и ремонта:
(4)
где 
- средняя удельная стоимость неплановых ТО;
- средняя удельная стоимость плановых ТО и Р;
- удельная стоимость контрольного осмотра;
- удельная стоимость текущего ремонта;
– стоимости видов ТО и Р.
При прогнозировании показателей технического обслуживания по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца в рабочем состоянии (3) увеличивается на 2% или в переводе на временные характеристики: продолжительность технических обслуживаний и ремонтов за межремонтный период (14 лет) уменьшиться на 105 дней или 3,5 месяца. Соответственно, время нахождения образца в рабочем состоянии увеличится на эту же величину.
Предложенные в работе рекомендации позволят исключить неоправданные затраты на проведение работ технического обслуживания и ремонта.
В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведённого исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации по практическому использованию результатов исследования.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
1. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В., Гусынина Ю.С. Построение вероятностной модели эксплуатации технических систем с учётом стоимостных показателей их состояний. // Научно-технические ведомости СПбГТУ (№ 4 (52)), - СПб.: СПбГПУ, 2007. - 0,6 п.л. (в т.ч. 0,4 п.л. автора)
2. Деркаченко О.В. Анализ интеллектуальной обработки информации. // Сб. материалов Х Международной научно-технической конференции – Пенза: ПТИ, 2002. – 0,1 п.л.
3. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В. Автоматизированное рабочее место специалиста по надёжности. // Сб. материалов XV Международной научно-технической конференции. – Пенза: ПГТА, 2005. – 0,2 п.л.
4. Деркаченко О.В. Кластерные технологии в каталогизации. // Сб. материалов XV Международной научно-технической конференции. – Пенза: ПГТА, 2005. – 0,2 п.л.
5. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В. Дискриминантный анализ в технико-экономических исследованиях. // Сб. материалов Международной научно-технической конференции. – Пенза: ПТИ, 2001 – 0,1 п.л.
6. Зарайский А.А., Деркаченко О.В. Особенности оценки надёжности функционирования систем управления по результатам испытаний. // Сборник статей. – Пенза: ПАИИ, 2004 - 0,1 п.л.
7. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В., Игнатьев С.В. Многофакторные модели производства в оборонной промышленности. Сборник материалов XVII Международной научно-технической конференции. – Пенза: ПГТА, 2006 - 0,2 п.л.
8. Деркаченко О.В. К вопросу задания требований по ремонтопригодности на стадии проектирования. // Сборник статей – М.: ЗЦНИИ, 2007 - 0,3 п.л.
