WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

ХАБИБУЛЛИН РИФАТ ГАБДУЛХАКОВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ФИРМЕННОГО СЕРВИСА ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННЫХ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РАЗРАБОТОК

05.22.10 – Эксплуатация автомобильного транспорта

Автореферат диссертации на соискание учной степени доктора технических наук

Орел – 2012

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Камская государственная инженерно-экономическая академия».

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор, Бондаренко Елена Викторовна;

доктор технических наук, профессор, Карагодин Виктор Иванович;

доктор технических наук, профессор, Пучин Евгений Александрович Ведущая организация - Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.»

Защита состоится «29» марта 2012 г. в 1000 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.182.07 в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс» (ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК») по адресу: 302030, г. Орел, ул. Московская, д. 77, ауд. 426 (зал защит диссертаций).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК».

Отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписью, заверенной печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета: 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, д. 29 и по e-mail: sovets@ostu.ru Автореферат опубликован на сайте ВАК « » 2011 г.

Автореферат разослан « » 2012 г.

Учный секретарь диссертационного совета Севостьянов А.Л.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Автомобильная отрасль относится к одной из самых динамично развивающихся отраслей, в которой, как в зеркале, отражается не только состояние экономики страны, но и благосостояние нации в целом. Одной из основных задач, обозначенных в Стратегии развития автомобильной промышленности РФ на период до 2020 г., отмечена задача производства «…конкурентоспособной автомобильной техники, отвечающей международным требованиям по безопасности, экологическим характеристикам и экономичности». Продолжающийся рост автомобилизации в России увеличивает число проблем, которые необходимо решать для обеспечения гармоничного взаимодействия автомобильного транспорта с окружающей средой. Так, рост объемов производства и продаж автомобилей не должен опережать создание и совершенствование инфраструктуры, поддерживающей их в работоспособном состоянии и обеспечивающей перевозочный процесс.

В условиях, когда фирма-продуцент несет ответственность за свою продукцию в течение всего жизненного цикла, крупные промышленные корпорации, выпускающие наукоемкую и высокотехнологичную технику, сталкиваются с тем, что совокупность услуг, связанных с ее сбытом и эксплуатацией, становится одним из главных факторов конкурентоспособности. Чтобы обеспечить лояльность клиентов, их доверие к бренду, фирмапродуцент должна повышать качество не только выпускаемых автомобилей, но и их последующего сервисного сопровождения. Это тем более актуально, поскольку динамичное развитие автомобильного транспорта и высокая конкуренция на рынках сбыта вынуждают производителей к быстрому обновлению модельного ряда. Такая ситуация создает целый ряд проблем при эксплуатации автомобилей и организации их сервисного обслуживания.

Кроме того, этап эксплуатации – самый длительный из всех этапов жизненного цикла (ЖЦ), поэтому клиент выберет ту технику, с которой не будет иметь проблем в течение всего срока ее использования.

В этих условиях большое значение приобретает разработка концепции и научнообоснованных подходов к созданию и совершенствованию работы системы фирменного сервиса (ФС). В мировой практике эти разработки принято квалифицировать как стратегические проблемы национального уровня. Решение данной проблемы обеспечит: безопасное и экологически устойчивое функционирование транспортной системы; решение задач оборонного и мобилизационного характера и интеграцию российского транспорта в европейскую транспортную систему. Теоретическая и практическая значимость данной проблемы, ее актуальность предопределили выбор темы, постановку целей и задач диссертационного исследования.

Цель исследования – повышение эффективности эксплуатации автомобильного транспорта на основе улучшения качества выполнения ФС грузовых автомобилей за счет использования разработанных инновационных научно-технических решений.

Для достижения цели поставлены и решены следующие взаимосвязанные задачи:

1) развита и усовершенствована концепция формирования эффективной системы ФС грузовых автомобилей;

2) разработана методика выбора мест размещения дилерско-сервисных центров (ДСЦ), а также дифференцированной оценки эффективности результатов деятельности субъектов существующей дилерско-сервисной сети (ДСС) на основе кластерного анализа, оценки конкурентоспособности субъекта ДСС с использованием искусственной нейронной сети;

3) создана система поддержки принятия решений (СППР) для управления системой ФС грузовых автомобилей на протяжении всего срока их эксплуатации на основе разработанных инновационных решений и реализованной информационно-логистической системы (ИЛС) с использованием системного подхода, статистического анализа и прогнозирования, имитационного моделирования, программирования и логистических принципов организации поставок запасных частей;

4) разработана комплексная методика выявления зависимостей показателей надежности узлов и агрегатов автомобилей от различных факторов с целью предупреждения отказов, а также планирования поставок запасных частей;

5) разработана методика комплексной оценки и управления эффективностью ДСС и прогнозирования ее развития с учетом перспектив региона с помощью разработанной СППР;

6) разработана методика управления процессами в системе ФС грузовых автомобилей на основе реализованных в имитационных моделях алгоритмов функционирования ДСЦ, ДСС и ИЛС организации поставок запасных частей;

7) разработана методика оценки и управления рисками при создании и функционировании системы ФС, а также при совершенствовании процессов ее функционирования;

8) выполнена теоретико-экспериментальная апробация разработанных решений путем проведения компьютерных экспериментов на разработанных имитационных моделях.

Объект исследования – процессы функционирования системы ФС, взаимодействия подсистем и объектов ДСС, предмет исследования – проблемные ситуации, возникающие при функционировании указанных систем и их элементов.

Методы исследований: системный анализ; математический анализ; математическая статистика и теория вероятностей; линейное и нелинейное программирование; теории принятия решений, управления, наджности, экспертных оценок; логистика, математическое и имитационное моделирование, робастное управление, управление качеством.

Научную новизну исследования составляют следующие теоретико-методологические положения и разработки инновационной направленности по созданию эффективной системы поддержания работоспособности грузовых автомобилей, для обеспечения их надежной и безопасной эксплуатации, наиболее значимые из которых выносятся на защиту:

– креативная концепция формирования и улучшения качества ФС грузовых автомобилей путем интегрирования ее с производственной и логистической системами для управления процессами на протяжении ЖЦ автомобиля;

– новые положения методологии управления системой ФС на основе мониторинга и системного анализа процессов на этапах создания и функционирования ДСС;

– теоретические основы и научно-методические подходы к формированию, оценке эффективности, организации процессов, к стратегическому планированию и управлению ДСС и ее субъектами;

– систематизация факторов, оказывающих влияние на эксплуатационную надежность автомобиля, его узлов, агрегатов и систем, а также разработка методологии предотвращения последствий их негативного воздействия путем научного прогнозирования и планирования организации обслуживания с учетом закономерностей, установленных в результате мониторинга эксплуатационной информации и ее статистической обработки;

– теоретические положения, научно-методические подходы и методы создания ИЛС и СППР на всех этапах формирования и функционирования системы ФС, включая оптимизацию мест размещений ДСЦ и процессов в них, а также логистических процессов обеспечения запасными частями;

– развитие теории и научно-методических подходов к формированию системы управления рисками в системе ФС, позволяющей предотвратить негативное влияние внешних факторов путем оценки текущего состояния системы на основе мониторинга параметров процессов и своевременной корректировки управляющих воздействий.

Достоверность результатов и выводов обеспечивается использованной методологией исследования, включающей в себя апробированные научные методы, применением современного математического аппарата, достоверной исходной информацией и значительным объемом экспериментальных исследований на имитационных моделях и подтверждается сопоставимостью теоретических и экспериментальных результатов, их практическим использованием. Получено 8 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ, что свидетельствует о новизне предложенных разработок на уровне изобретений.

Научная и практическая значимость результатов работы. Полученные результаты в виде совокупности теоретико-методологических положений, моделей, методик, алгоритмов и программ вносят существенный вклад в теорию и практику организации ФС грузовых автомобилей. Созданные СППР дают возможность принятия научно-обоснованных и рациональных управленческих решений, что способствует повышению эффективности функционирования системы ФС, эксплуатационной надежности автомобилей, их безопасной эксплуатации и имеет важное экономическое значение для автотранспортного комплекса России. На их базе впервые созданы и использованы или подготовлены к применению ряд методик повышения эффективности функционирования предприятий транспорта и ДСС. Результаты исследования имеют прикладной характер и могут быть использованы:

- фирмами-продуцентами грузовых автомобилей для создания и повышения эффективности систем ФС;

- субъектами ДСС для повышения эффективности управления путем принятия научнообоснованных решения при стратегическом и оперативном планировании.

Реализация результатов работы. Результаты по повышению эффективности функционирования ДСС используются Внешнеторговой компанией КАМАЗ и ОАО «КАМАЗТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ», а также, для совершенствования процессов в ДСЦ – ООО «Набережночелнинский автоцентр КАМАЗ», ОАО «ТЭФ «КАМАтранссервис», ЗАО «Камдорстрой Автобаза-48». Отдельные результаты исследования используются в учебном процессе Камской государственной инженерно-экономической академии.

Апробация работы. Отдельные положения и результаты диссертации представлялись и получили одобрение в 1991-2010 гг. на 48 научных конференциях, в числе которых: зарубежные «Transport problems» (Катовице, Польша, 2009, 2010, 2011); «Diversity unifiels – Diversity of Engineering Education» (Slovakia, Trnava, 2010), «Quality and Quantity of Engineering Education» (Austria, Graz, 2009), International Conference Diversity unifiers – Diversity of Engineering Education (Slovakia, Trnava, 2010); International Scientific Conference «New Information Technologies and Quality Management» (Turkey 2008, 2009, 2011); «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Гурзуф, 2006, 2007); «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте» (Одесса, 2010); «Машиностроение и техносфера XXI века» (Севастополь, 2008); международные: «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств» (Пенза, ПГУАС, 2003, 2004, 2006), «Автомобиль и техносфера» (Казань, КГТУ, 1999, 2001, 2003), «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (СПб, СПбГАСУ, 2004, 2008, 2010), «Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации» (Оренбург, ОГУ, 2010), «Глобализация экономики и российские производственные предприятия» (Новочеркасск, ЮРГТУ, 2011), «Безопасность транспортных средств в эксплуатации» (Нижний Новгород, НГТУ им. Р.Е.Алексеева, 2011), «Наука и образование» (Мурманск, МГТУ, 2007, 2009), международный форум по проблемам науки, техники и образования (Москва, Академия наук о земле, 2008, 2009); всероссийские «Прогрессивные технологии в транспортных системах» (Оренбург, ОГУ, 2005, 2007, 2009), «Современные технологии в машиностроении и автомобилестроении» (Ижевск, ИжГТУ, 2005), «Политранспортные системы». (СФУ. Красноярск, 2007), «Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования» (Ростов-на-Дону, ЮФУ, 2011).

Публикации. Основные положения диссертации и полученные результаты работы отражены в 192 публикациях, в числе которых 33 статьи в рецензируемых журналах из перечня ВАК, 4 монографии, 2 учебных пособия, 8 зарегистрированных программных средств и один патент.

Личный вклад автора заключается в разработке концепции и формулировании цели работы, определении направлений теоретических и экспериментальных исследований, задач и принципиальных методологических и методических положений, организации и проведении комплексных исследований, обобщении положений по повышению эффективности системы ФС, процессов сервисного обслуживания и надежности грузовых автомобилей на различных этапах выполнения работы – от научного поиска до реализации или подготовки к реализации технических, технологических и управленческих решений при формировании и функционировании системы ФС.

Структура и объем диссертации: введение, 5 глав, заключение, основные результаты изложенные на 473 страницах, включая 183 рисунка, 66 таблиц и библиографический список литературы из 363 источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи, объект исследования, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе: рассмотрены предпосылки формирования системы ФС грузовых автомобилей: обозначена роль автомобильной отрасли в развитии экономики страны, проанализированы тенденции развития грузового автомобилестроения в России и структура парка грузовых автомобилей. Отмечено, что, несмотря на положительные тенденции в области развития отечественного автомобилестроения, имеется целый ряд проблем, которые вынуждают предприятия к поиску новых решений в области развития системы ФС и повышения ее эффективности.

Проанализирована роль системы ФС на современном этапе развития России; изложены основные положения современной концепции построения системы поддержки работоспособности грузовых автомобилей на протяжении всего ЖЦ; обозначены проблемы в проектировании ДСС и организации их эффективного функционирования; рассмотрены методологии управления объектами на основе системного подхода, имитационного моделирования и логистических принципов; изложена концепция эффективного управления на основе СППР; а также основные положения концепции комплексного повышения эффективности и конкурентоспособности системы ФС; определены цель и основные задачи исследования.

Характерной особенностью научных исследований в области организации обслуживания автомобилей за последние десять лет является то, что система сервиса исследуется как автономная, являющаяся преемницей подсистемы технического обслуживания и текущего ремонта (ТО и ТР) автотранспортных предприятий. В большинстве исследований описываются процессы организации отдельных работ по ТО и ТР автомобилей, однако не проводятся комплексные исследования предприятия ФС как системы, характеризующейся наличием взаимодействующих между собой и с внешней средой элементов, входных и выходных потоков (материальных, информационных, финансовых и т.д.). В то же время, оптимизация управления такой сложной системой, как система ФС, возможна только с позиций системного подхода, при наличии общей цели, согласованной с целями всех подсистем, в том числе производственной и логистической. Управление должно осуществляться с помощью обратной связи, базирующейся на точной, своевременной и достоверной информации о текущем состоянии системы, что позволит как своевременно корректировать стратегические цели, так и перераспределять, при необходимости, ресурсы.

При создании СППР более рациональным является использование имитационных моделей, преимущества которых наиболее полно проявляются при многократном применении с разными значениями факторов. Параметры модели при этом зависят от состояния системы на текущий момент. Мониторинг показателей деятельности системы и прогнозирование параметров работы ее подсистем на последующие периоды путем статистического анализа текущей информации является обязательным условием, гарантирующим стабильный доход и конкурентоспособность ДСЦ и всей ДСС на рынке автосервисных услуг.

В настоящее время структура ДСС неоптимальна, поэтому ДСЦ не всегда могут адекватно реагировать на возрастающий поток заявок. Это приводит к длительным простоям автомобилей в очередях и на постах обслуживания. Необходимо создать инструмент, позволяющий на основе анализа статистической информации вырабатывать рекомендации по оптимизации процессов ТО и ТР и повышению эффективности всей системы ФС.

Во второй главе представлены теоретические предпосылки формирования системы ФС грузовых автомобилей, обоснована необходимость системного подхода к организации ФС, совершенствованию как процессов при оказании услуг по ТО и ТР, так и управления ДСС. Показано, что реализация управления путем создания и использования СППР, основанных на использовании методов и моделей статистической обработки информации, логистических принципов, имитационных моделей, позволяют не только создать эффективную систему для поддержания работоспособности грузовых автомобилей в течение всего ЖЦ, но и реализовать рациональное управление ею на основе научных принципов.

Особенности организации сервиса грузовых автомобилей состоят в том, что для владельцев такой техники в настоящее время основным процессом является перевозочный, вследствие чего нецелесообразно иметь собственную производственно-техническую базу, поэтому ТО и ТР осуществляются в специализированных центрах. Владелец заинтересован в быстром и качественном обслуживании, т.к. это напрямую влияет на получение прибыли. Поэтому организация эффективного управления системой ФС, с учетом взаимодействия его подсистем, возможна только с помощью методов и средств системного анализа.

Рассматривая любую крупную производственную корпорацию с точки зрения создаваемого ею продукта, в особенности высокотехнологичного и имеющего длительный срок эксплуатации, необходимо учитывать, что производитель, как правило, несет ответственность за его состояние в течение всего ЖЦ. Таким образом, эффективность процессов, от проектирования до утилизации, определяется качеством взаимодействия трех систем (производственной, системы распределения и обеспечения, системы ФС), интегрировать деятельность которых можно путем создания единой ИЛС. Информационные и материальные потоки в ИЛС служат для координации функционирования подсистем с целью повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия.

В свою очередь, систему ФС можно рассматривать как с точки зрения процессов поддержания работоспособности автомобилей, содержание и технология которых зависят от стадии ЖЦ, так и с точки зрения организационной реализации целей и задач системы ФС.

В первом случае рассматриваются подсистемы гарантийного и постгарантийного обслуживания. Во втором – предприятия системы ФС, в которых реализуются ее цели и задачи.

В этом смысле система ФС представляет собой ДСС, предприятия которой – ДСЦ, расположенные в разных регионах, - могут различаться как по составу оказываемых услуг, так и по другим параметрам.

Ввиду территориальной разобщенности, а также различия параметров функционирования, для эффективной работы ДСС должен существовать единый центр управления, в который своевременно и оперативно должна поступать информация о показателях деятельности каждого субъекта ДСС. Корректировка стратегии развития ДСС, а также, в краткосрочной перспективе, изменение управляющих воздействий и перераспределение ресурсов, должно выполняться с учетом результатов анализа поступающей оперативной информации. В то же время, поскольку взаимодействие между подсистемами в системе ФС осуществляется с помощью информационных и материальных потоков, ее также можно рассматривать как ИЛС, т.е. адаптивную систему с обратной связью, где информационные потоки играют роль управляющих и корректируют характеристики материальных потоков.

Руководство предприятий испытывает потребность в достоверной информации, поскольку от этого зависит качество управления предприятием и эффективность планирования его деятельности в условиях жесткой конкурентной борьбы. Для информационной поддержки каждого этапа управления необходимо применение интеллектуальных СППР, обеспечивающих выбор оптимальных управленческих решений и оперативнсть реакции на рыночную конъюнктуру и изменения внешней среды. Критически важными являются наглядность форм представления информации, скорость получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих статистических данных. СППР также предоставляют возможности анализа как текущих и ретроспективных данных, так и прогнозируемых ситуаций, позволяя вырабатывать рекомендации по решению поставленных задач. Системный подход к выбору оптимального управления должен применяться на всех этапах - от формирования системы ФС до организации процессов в ДСЦ. На каждом из этапов применяются характерные для решения подобных задач методы и модели, использующие как традиционные, так и инновационные методики.

Поскольку ДСС представляет собой систему взаимодействующих ДСЦ, для оценки эффективности ее деятельности необходим комплексный показатель, интегрирующий аналогичные показатели деятельности ДСЦ. Задача производителя сводится к интеграции деятельности отдельных дилеров в единый комплекс с системой управления производственным предприятием, т.е. к созданию ИЛС, позволяющей получить синергетические эффекты при автоматизации. Оценка эффективности деятельности ДСС как сложной системы, определение ее оптимальных состояний и характеристик может производиться путем сравнения текущих значений выделенных показателей эффективности с их целевыми значениями, заложенными при проектировании системы.

Вследствие сложности организационной структуры системы ФС, состоящей из множества ДСЦ, функционирующих в разных условиях и отличающихся по целому ряду параметров, многие из которых являются стохастическими и плохо формализуемыми, что усложняет анализ причинно-следственных связей между субъектами сети. Это не позволяет во многих случаях оптимизировать структуру и повысить эффективность функционирования системы традиционными методами. С точки зрения организации процессов управления систему ФС автомобилей можно отнести к адаптивным системам с обратной связью.

Внедрение СППР повышает эффективность оперативного управления в среднем на 10% - 15%, а при стратегическом планировании экономия может составлять до десятков процентов от стоимости проекта. СППР должна выполнять комплексный анализ эффективности функционирования ДСС, согласовывая деятельность отдельных субъектов с общей стратегией предприятия. Полнота и достоверность информационной базы СППР гарантирует объективность и обоснованность принимаемых управленческих решений, а наличие обратной связи позволяет выявлять проблемы, возникающие при эксплуатации, своевременно их решать, тем самым, повышая доверие к бренду и конкурентоспособность продукции.

Вопросам организации и совершенствования сервисного обслуживания автомобилей посвящены работы Афанасьева Л.Л., Маслова А.А., Бедняка М.Н., Клейнера Б.С., Корчагина В.А., Кузнецова Е.С., Напольского Г.М., Ременцова А.Н., Тарасова В.В., Радченко И.П., Хлявича А.И., Фролова Ю.Н., Кривенко Е.И., Канина В.И., Фастовцева Г.Ф.

Европейские автопроизводители при формировании системы ФС автомобилей опираются на так называемое правило «трех S»: «продажи – сервис – запасные части», такая система предполагает наличие трех основных подсистем, выполняющих свои функции в тесном взаимодействии друг с другом. Основной целью ее деятельности становится реализация принципа ФС автомобилей: покупая автомобиль, клиент должен быть уверен, что не будет иметь проблем во время всего периода его эксплуатации. Подобная концепция позволяет строить взаимоотношения между дилером и клиентом эффективно и с учетом корпоративных стандартов производителя. Поскольку ДСЦ представляет собой, в свою очередь, сложную систему, то управление в нем должно строиться также с позиций системности. Стратегия развития должна подчиняться достижению общей цели, а каждая из подсистем, решая свои задачи, должна быть ориентирована на ее достижение.

Для современного дилерско-сервисного центра актуальной становится организация оперативного реагирования на возрастающий поток заявок, то есть деятельность такого предприятия должна основываться на долгосрочном планировании и прогнозировании, базирующемся на результатах анализа внутренних процессов, что невозможно без организации доступа к достоверной и своевременной информации, поэтому проектирование и создание систем сбора, хранения и передачи информации становится одним из главных факторов успешной организации ФС автомобилей. Эффективное функционирование ДСЦ, организованное в соответствии с принятыми нормами в области управления качеством процессов, базируется на научных принципах управления с использованием математических и имитационных методов и моделей (рис.1).

Одной из основных задач при формировании системы ФС является создание предпосылок для повышения эксплуатационной надежности автомобилей. В особенности актуальной эта задача является для грузовых автомобилей при коммерческой эксплуатации.

Организация обратной связи дает возможность создания эффективной системы для подержания работоспособности автомобиля и обеспечения условий для его безопасной и надежной эксплуатации. Анализ данных по эксплуатационной надежности грузовых автомобилей показывает, что у каждой модели в определенных условиях эксплуатации при фиксированной наработке есть некоторое число деталей, чаще других выходящих из строя. Такие детали получили название «лимитирующих» надежность, или «критических» по надежности. Вероятность отказа зависит как от количественного, так и от качественного состава «вредных» факторов, которые создают экстремальные ситуации, заставляя работать различные узлы и агрегаты автомобиля в несвойственных для них условиях. Различные комбинации этих воздействий создают множество нештатных ситуаций, причем их количество настолько велико, что вероятность повторения в точности какой-либо из них близка к нулю. Тем не менее, можно и нужно выделять основные из них и, принимая остальные в качестве независимых факторов, определять закономерности и степень влияния на конструкцию автомобиля.

Использование кодификатора дефектов позволяет автоматизировать процесс составления рекламационных актов (гарантийный период эксплуатации) и наряд-заказов (постгарантийный период эксплуатации), тем самым, ускоряя процесс обслуживания и повышая эффективность функционирования ДСЦ. Кроме того, представление описания дефекта узла или агрегата автомобиля в виде составного кода дает возможность анализировать причины возникновения отказов.

Рис. 1. Задачи подсистем дилерско-сервисного центра и методы их решения Это способствует повышению эксплуатационной надежности, поскольку позволяет выработать рекомендации для предотвращения подобных ситуаций. Описание неисправности происходит с помощью стандартизованных терминов, которые разбиты на блоки:

внешние проявления, причины возникновения, техническая сущность и способ устранения. Как правило, выходу автомобиля из строя сопутствуют внешние проявления неисправностей, которые можно разбить на две группы по признакам проявления: прямые признаки и косвенные признаки.

Сбор информации об отказах в условиях эксплуатации дает возможность накопить статистические данные, крайне необходимые при расчете надежности автомобилей. На основании этих данных разрабатываются и корректируются инструкции по надежной эксплуатации техники как для ДСЦ, так и для конечного пользователя. Прогнозирование позволяет заранее предопределять возможные отказы и производить своевременную замену малонадежных элементов. Осуществлять прогнозирование отказов - значит определять вероятность того, что контролируемый параметр через определенный промежуток времени выйдет за допустимые пределы. С отказами в период приработки бороться невозможно, но можно предсказать с определенной достоверностью временные промежутки, во время которых износ достигнет критических значений, приводящих к отказам. На этом основана профилактика – предупреждение отказов. Поэтому одним из методов повышения надежности в период приработки является резервирование. Если есть возможность иметь в системе запасное части, то вероятность того, что на момент отказа будет произведена немедленная замена дефектного узла, существенно увеличивается.

Планируя поставки следует иметь в виду, что техническое состояние автомобиля Y изменяется плавно (постепенно) во времени t, важным условием надежной эксплуатации является замена изношенных деталей на новые тогда, когда техническое состояние будет максимально близко к YПР (в момент времени, близкий к ТОТК). К этому времени запасная часть должна быть в наличии. Поэтому при планировании структуры и времени поставок запасных частей необходимо фиксировать информацию по обращениям в ДСЦ и вести статистическую обработку данных по показателям надежности (контролируемым показателям) узлов, агрегатов, систем и их элементов с целью определения их наработки и времени профилактической замены. Для своевременного обеспечения сервисной зоны ДСЦ запасными частями недостаточно общих прогнозов сбыта в стоимостном выражении.

Многочисленность факторов, влияющих на спрос, и нестабильность их действия, затрудняет определение количества отдельных запасных частей, которые необходимо постоянно хранить ДСЦ для удовлетворения переменного спроса на сервисные услуги. При планировании поставок необходимо учитывать затраты, связанные с образованием излишков запасных частей. Поэтому необходимо наряду с методами прогнозирования использовать алгоритм объемно-стоимостного анализа запасов на складах ДСЦ. В случае отклонения суммарных затрат на поставку, хранения и управление комплектами запасных частей, необходимо корректировать методику их планирования.

Стратегия развития ДСС связана с оценкой рисков, которая должна обеспечить принятие научно-обоснованных решений и свести к минимуму риски всех категорий. Для этих целей необходима всесторонняя оценка, для чего может использоваться система сбалансированных показателей (ССП - Balanced Scorecard), разработанная Дэвидом Нортоном и Робертом Капланом. Balanced Scorecard разработана на основе четырехслойного графа, где каждому его слою соответствует своя перспектива: финансовых ожиданий; роста; процессов; клиента. При этом каждой перспективе ССП соответствует свой набор ключевых показателей эффективности (KPI - Key Performance Indicators). Все наборы KPI, объединенные в причинно-следственную сеть, образуют счетную карту ССП. При построении стратегии достижения цели разрабатывают такую систему показателей, которые поддаются измерению и на основании которых лица, принимающие решения (ЛПР), могут выбрать последовательность необходимых для достижения успеха действий, а также оценить правильность решений, принимаемых в данный момент. Именно модель ССП акцентирует свое внимание на качественных показателях эффективности. Говоря о рисках предприятия в рамках модели Нортона-Каплана, выделяют: ресурс-угрозы, процесс-угрозы и результатугрозы. Такая схема получается путем модернизации модели Нортона-Каплана и сопоставления ее с моделью SCORE Роберта Дилтса, описывающего компанию по временной шкале перехода от имеющегося состояния к желаемому.

При модернизации получается цепочка переходов вида: стратегические ресурсы ССП РИСКИ бизнес процессы отношения с партнеРЕСУРСРЕСУРС-РИСКИ УГРОЗЫ рами финансовые последствия. Система СТРАТЕГИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ управления рисками должна обеспечить KPI-1 Risk-реализацию трех основных целей: идентификация рисков, измерение рисков, оптимиПРОЦЕССПРОЦЕСС-РИСКИ УГРОЗЫ зация рисков. Идентификация рисков связаБИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ на с созданием системы показателей и мониKPI-2 Risk-торинга, позволяющих оценить ситуацию на основе анализа статистической информации.

РЕЗУЛЬТАТ РЕЗУЛЬТАТ-РИСКИ -УГРОЗЫ Механизм обратной связи, реализованный в такой системе, позволит оценить вероятОТНОШЕНИЯ С ПАРТНЕРАМИ ность потерь на каждом этапе и скорректиKPI-Risk-ровать действия в зависимости от изменившихся внешних условий.

ЭФФЕКТ-РИСКИ Для ДСЦ, оказывающих услуги по ФИНАНСОВЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ продаже, техническому обслуживанию авKPI-4 Risk-томобилей риск, связанный с процессом Рис. 2. Соответствие счетной карты ССП и параметров риск-карты оказания услуг по ТО и ТР– это величина, характеризующая вероятность или объем возможных потерь инвестиций, вложенных в создание, оснащение и содержание дополнительных постов при недозагрузке производственных мощностей или упущенной выгоды от потери клиентов при недостаточных производственных возможностях.

Несмотря на то, что в основу работы любого сервисного предприятия положена одна функциональная схема, вероятностный характер как внешних, так и внутренних факторов, влияющих на формирование спроса на сервисные услуги, определяет набор вариантов сочетания работ ТО с работами ТР, что отражено в работах Напольского Г.М., Фастовцева Г.Ф. Этот факт свидетельствует о необходимости создания инструмента для качественного прогнозирования рациональной загрузки оборудования, что возможно с применением имитационного моделирования.

Третья глава посвящена разработке концепции формирования системы ФС автомобилей. Создание системы ФС связано, с организационной точки зрения, с формированием ДСС, субъекты которой выполняют функции реализации автомобилей и их сервисное сопровождение, а также реализацию запасных частей к ним. В то же время, формирование системы ФС сопряжено с разработкой стратегии поддержания работоспособности продукции, повышения ее надежности и конкурентоспособности. Эти процессы требуют значительных инвестиций, поэтому сопровождаются оценкой рисков.

Поскольку эффективное функционирование больших систем возможно лишь при наличии обоснованной стратегии развития, а также центра управления, предназначенного для анализа состояния системы и оперативного реагирования в случае возникновения нежелательных ситуаций, ЛПР заинтересованы в таких инструментах и методиках, которые позволили бы принимать научно-обоснованные управленческие решения в зависимости от изменения как внешних воздействий, так и параметров системы. СППР в данном случае являются одним из эффективных вариантов интеллектуальных систем, объединяющих модули сбора, хранения, передачи и анализа информации, а также содержащие интеллектуальные составляющие в виде моделей, позволяющих рассмотреть возможные варианты развития событий и выбрать среди них наилучший. При этом подобные СППР должны использоваться на каждом этапе: при создании ДСС и ее расширении, при анализе эффективности ее функционирования и перераспределении ресурсов в случае необходимости, при анализе эффективности процессов в каждом ДСЦ, включая организацию поставок запасных частей, а также при организации обратной связи с производителем для анализа причин преждевременных отказов с целью повышения надежности грузовых автомобилей.

В общем виде структура СППР для анализа эффективности ДСС будет выглядеть так, как показано на рис. 3. Разрабатывая стратегию развития ДСС и мероприятия по ее реализации необходимо учитывать, что система ФС должна быть клиентоориентированной, поскольку именно она служит важным фактором повышения конкурентоспособности и доверия к бренду.

Рис.3. СППР анализа эффективности размещения ДСЦ Задача выбора мест размещения предприятий ДСС является одной из главных задач, определяющих стратегию развития ДСС в регионе. Она тесно связана с маркетинговыми исследованиями - изучением емкости рынка продаж и сервисных услуг, потенциала региона, видо-возрастной структуры грузового автомобильного парка и т.п.

Несмотря на действующую систему стимулирования продаж и последующего обслуживания автомобилей, фактически обслуживанием силами аттестованных сервисных центров КАМАЗ охвачено не более 40% автомобилей, большая часть из которых сосредоточена в крупных городах, т.е. деятельность субъектов сервисной сети является недостаточно эффективной. Более половины гарантийных автомобилей КАМАЗ, особенно реализованных независимыми дилерами, в первоначальный период эксплуатации теряются аттестованными сервисными центрами из вида.

Для анализа возможности оптимизации размещения и повышения эффективности функционирования ДСС была рассмотрена действующая ДСС Республики Казахстан, одного из перспективных рынков сбыта автомобилей КАМАЗ за рубежом, составлена математическая и имитационная модели.

Целевой функционал модели представляет собой сумму двух функций:

Z=Z +Z min, (1) 1R 2R R где Z = [(Sp X1j+Sw X1j X2j) Tpr] – затраты ДСС, связанные с простоем, 1R j=Sp – затраты, связанные с простоем одного поста в час, руб./час, Sw – средняя заработная плата, руб./час, X1j – количество постов в j-м субъекте ДСС, X2j – количество рабочих на одном посту, Tpr – среднее время простоя одного поста, час.

Rj=1 3j repj 2 c ZR = [(X /v+T /x ) S Nj] - потери владельцев, связанные с доставкой и пребыванием автотехники в субъекте ДСС, S – средние часовые потери владельца автомобиля, связанные с его простоем, c руб./час, Nj – количество обслуженных автомобилей в j-м субъекте ДСС, X – среднее расстояние доставки автомобилей до j-го субъекта ДСС, км, 3j v – скорость доставки автомобиля до субъекта ДСС, км/час, T – среднее время ремонта автомобиля на j-ом субъекте ДСС, часы.

repj Ограничения модели:

Rj=1 Rj=1 Ri=1 4ij i Nj = X PKA (2) где X – распределение потока заявок из i-го пункта концентрации автомобилей в j-м 4ij субъект ДСС,%, PKA – число неисправных автомобилей в i-ом пункте концентрации автомобилей.

i Kj (Nj Tj )/(X D X j )<

X j X j X j (4) 1norm 1 1nal Rj=1 1 Rj=1 1nal – ограничение по числу имеющихся постов в ДСС, где X j X j X j, X j – число постов и рабочих на постах по нормативу в j-ом субъекте ДСС.

1norm 2norm X j X j X j (5) 2norm 2 2nal Rj=1 2 Rj=1 2nal – ограничение по количеству имеющихся трудовых ресурсов в где X j X j ДСС, X j, X j 1nal 2nal – число имеющихся в j-ом субъекте ДСС постов и рабочих на постах.

Имитационная модель является интеллектуальным модулем СППР, поскольку служит для проведения на ней оптимизационного компьютерного эксперимента при изменении как параметров системы, так и внешних факторов. Целью эксперимента является определение такого управляющего воздействия, при котором исследуемые показатели эффективности, рассматриваемые в модели как составляющие целевой функции, будут оптимальны для системы при сложившихся внешних условиях. После прогона модели с заданными наборами значений параметров аналитик оценивает, какие улучшения принесут планируемые мероприятия каждому субъекту ДСС и всей системе в целом, вырабатывает стратегию развития и комплекс мероприятий по ее реализации, которые затем доводятся до сведения субъектов для последующего их выполнения.

При построении модели были совмещены два подхода: агентное моделирование (агентами являются автомобили) и дискретно-событийное (процесс оказания услуги в дилерскосервисном центре). Для агента «автомобиль» были определены два состояния «исправный» и «требуется ремонт». Переход из первого состояния во второе определяется зависимостью вероятности отказа автомобиля от пробега, время возврата в рабочее состояние «Среднее время устранения неисправности» (Y) – параметрами число постов (Х1), количество рабочих на одном посту (Х2) и расстояние между СЦ и пунктом концентрации парка автомобилей (ПКА) (X3), распределение потока заявок из ПКА в СЦ (X4), режим работы СЦ (X5).

Оптимизация информационного взаимодействия, обеспеченная созданием единого информационного пространства между подразделениями и подсистемами предприятия, способствует не только и не столько автоматизации документооборота, а, в первую очередь, совершенствованию процессов управления деятельностью всех его подразделений. Поскольку единая ИЛС не только организует взаимодействие внутри предприятия, но и обеспечивает связь с ДСС, а также с потребителями и поставщиками, необходима разработка новых методик управления предприятием в рамках логистической парадигмы. Для того, чтобы принимаемые решения были эффективными, необходимо учитывать как состояние самой системы, так и ее внешнего окружения, что обеспечивается модулями сбора, хранения, передачи и анализа информации ИЛС.

Эффективное управление возможно путем создания СППР (рис.4), где реализованы разработанные методики сбора, хранения, передачи и анализа информации в единый центр управления, причем информация должна быть качественной, т.е. пригодной для анализа, своевременной и точной. Интеллектуальным ядром является имитационная модель ДСЦ, параметры функционирования которого оцениваются в системе и корректируются в зависимости от ситуации в регионе. Один из методов оценки эффективности функционирования предприятия, широко использующийся в настоящее время, предполагает мониторинг показателей функционирования системы и сравнение их текущих значений с предыдущим периодом. Принятие решений осуществляется в зависимости от того, как изменились значения показателей.

Рис. 4.. Схема СППР по управлению ДСС В результате анализа существующих методов оценок деятельности предприятий выявлено, что все они учитывают ограниченное число показателей, явно неполно характеризующих все аспекты деятельности субъекта ДСС. Кроме того, методики расчета самих показателей являются в значительной мере субъективными, поскольку основываются на методе экспертных оценок. Одним из самых существенных недостатков проанализированных методик является то, что они не учитывают главного условия конкурентоспособности предприятия в современной экономике – клиентоориентированности, которая характеризуется такими показателями, как внимательность, оперативность, обязательность.

На основе выделенных по методике BSC показателей эффективности была разработана структура системы комплексной оценки субъекта ДСС. Стратегическая карта целей, в которой указаны направления оценки эффективности, позволяет при выработке стратегии управления оценивать текущее состояние каждого ДСЦ, сопоставлять зафиксированные показатели с показателями предыдущего периода и с «эталонными» и по состоянию на рассматриваемый момент времени определять дальнейшую стратегию развития, перераспределяя, при необходимости, ресурсы между ДСЦ.

Поскольку ДСЦ различаются по видам выполняемых функций, то и оценку результатов их работы также следует проводить дифференцированно, выделяя для каждой однородной группы свой перечень факторов, влияющих на результаты деятельности, а, следовательно, на конкурентоспособность предприятия. В этом смысле должно быть произведено разграничение как самих показателей, так и их значений для разных типов субъектов ДСС, а сами субъекты должны быть выделены в одноформатные группы. Предприятия форматных групп отличаются не только направлениями деятельности, числом рабочих постов и их специализацией, но также и теми минимальными требованиями к общим показателям, которые предъявляются при их оценке (количество персонала, минимальные площади сервисной зоны, складских помещений, административно-бытовых помещений, стоянок, минимальный набор оборудования, эксплуатационно-ремонтной документации).

Все выделенные показатели системы оценки разделяются на две группы: проектные («эталонные») параметры, влияющие на эффективность функционирования субъектов ДСС, и выходные (оценочные) параметры. Проектные параметры характеризуют потенциал исследуемых ДСЦ и их возможности, они определяют как ресурсы, которые используются в работе, так и условия, в которых осуществляется деятельность. Оценочные параметры для полноформатных ДСЦ и сервисных станций также должны различаться и отражать результаты деятельности как по продажам автомобилей и запасных частей (товарооборот по запасным частям и проданным автомобилям), так и по сервису (объем оказанных услуг по видам деятельности, степень удовлетворенности клиентов качеством выполнения услуг, процент загрузки постов).

Для оценки эффективности функционирования как отдельных ДСЦ, так и ДСС в целом необходимо иметь исходные проектные параметры каждого из них, а также статистическую информацию, характеризующую параметры их функционирования в разные периоды. Соответственно, для каждого типового сервисного центра определяются оптимальные показатели его работы, соответствующие заложенным проектным мощностям (рентабельность, прибыльность, уровень затрат на одного клиента и т.д.).

Поскольку эффективность каждого из субъектов ДСС, независимо от формата, характеризуется степенью достижения предельных значений каждого из проектных входных параметров, для сравнения комплексных показателей функционирования субъектов в каждой группе логичнее использовать относительные единичные показатели эффективности. Поэтому на первом этапе вычисляются относительные показатели, характеризующие степени достижения данными параметрами максимальных значений, что и будет приниматься в качестве единичных показателей эффективности.

Для того, чтобы можно было сопоставить оценки эффективности деятельности отдельных субъектов ДСС между собой, выделяют фактор, который может служить классификационным признаком для разбивки субъектов на однородные группы. Такая кластеризация позволяет определить рейтинги субъектов внутри групп, что дает возможность анализа причин низкой эффективности по определенному фактору и выработки стратегии, позволяющей повысить эффективность. Затем ДСЦ делятся на однородные «одноформатные» группы, для которых анализируются показатели эффективности деятельности и использования производственных возможностей. Производится сравнение субъектов между собой, определение лучшей практики использования производственных возможностей и выявление среди них предприятий-лидеров и предприятий-аутсайдеров. Субъект ДСС будет являться эффективным, если при текущем значении проектных параметров невозможно достичь больших значений выходных.

На предприятиях, где производственные мощности задействованы в полной степени, ставится вопрос о достижении максимума оптимального управления. Для предприятий, не исчерпавших свои производственные возможности, выявляются причины низкой эффективности функционирования, выделяются проектные параметры, корректировка которых позволит организовать деятельность более рационально, разрабатывается план мероприятий по оптимизации процессов и перераспределению ресурсов между субъектами в рамках сети. После этого аналитик оценивает, какие улучшения принесут планируемые мероприятия каждому субъекту ДСС и всей системе в целом. Разработанные мероприятия доводятся до сведения субъектов для последующего выполнения.

Для классификации субъектов ДСС предлагается использовать статистический кластерный анализ и нейронные сети: для наглядного определения количества классов - иерархический агломеративный метод с построением дендрограммы (дерева) классификации; для проверки правильности разбиения – метод k-средних и нейронную сеть Кохонена, основанную на обучении без учителя. Для первоначального разбиения S образцов измерений деятельности субъектов ДСС на k классов, производилась предварительная сортировка расстояний между всеми образцами, а затем, в качестве начальных центров кластеров, выбирались наблюдения на постоянных интервалах. После проведения кластерного анализа рассчитывались средние значения по каждому показателю для каждого кластера, чтобы оценить насколько кластеры отличаются друг от друга. Значения F-статистики, рассчитанные для каждого измерения, являются индикатором того, что выбранные измерения хорошо дискриминируют кластеры. Те измерения, по которым для всех кластеров подтверди2 2 лась нулевая гипотеза H0: = 2мкл ( – дисперсия внутри кластеров, – диспервкл вкл мкл 2 сия между кластерами), т.е. F

Для определения принадлежности вновь измеренного образца деятельности субъекта ДСС к одному из уже известных классов был применен метод построения нейросетевого классификатора, при этом предполагалось, что с помощью методики классификации все множество случаев уже было разбито на k классов. Был выбран алгоритм обучения без учителя – алгоритм Кохонена, который предусматривает подстройку синапсов на основании их значений, полученных в предыдущей итерации:

w (t)=w (t-1)+ y – w (t-1). (6) ij ij i(n-1) ij Для вычисления комплексного показателя оценки субъекта ДСС проводится построение нейронной сети отдельно по проектным и оценочным показателям, т.е. на входы подаются соответственно векторы значений проектных:

X ={x,x,…,x }, 1…Fpr (7) pr pr1 pr2 prf и оценочных параметров: X ={x,x,…,x }, 1…Fpr (8) ос ос1 ос2 осf Далее находятся весовые коэффициенты и вычисляются функции активации Y и Yoc.

pr Комплектный показатель находится как отношение активационных функции двух сетей Yoc./Y. После расчета показателей конкурентоспособности каждого субъекта рассчитываpr ется показатель конкурентоспособности всей ДСС в целом: отслеживая его динамику, можно сделать вывод о характере развития ДСС (упадок, стабильность, развитие), после чего разрабатываются соответствующие стратегические планы.

(9) где T – число уровней иерархии в ДСС;

mt– количество субъектов t-уровня иерархии;

Iit– показатель конкурентоспособности i-субъекта t-уровня;

– коэффициент весомости вклада показателя конкурентоспособности i-субъекта tt уровня в средний показатель для всего уровня t;

qt=2(T-M+1)/(T(t+1)) – коэффициент весомости вклада среднего значения показателя конкурентоспособности t-уровня в интегральный показатель всей ДСС;

M – место уровня иерархии ДСС при ранжировании.

Для вышеописанной структуры ДСС, имеющей три уровня, формула примет вид:

(10) Sпокр – прикрепленный парк автомобилей для субъектов III уровня, либо число курируемых и прикрепленных субъектов II и III уровня соответственно для субъектов I и II уровней.

Для обеспечения простоты использования и адекватности методики оценки потенциала конкурентоспособности субъекта ДСС необходимо выполнение следующих этапов:

разработка процедуры ежемесячного предоставления первичных данных для расчета показателя и регламента их передачи;

разработка форм сбора данных, единых для всех субъектов ДСС, пригодных для автоматизированной обработки;

разработка системы расчета показателя конкурентоспособности (СРПК).

При проведении ежемесячной аттестации деятельности ДСЦ должны передать соответствующие оперативные данные в центр управления ДСС. В качестве канала передачи выбран корпоративный портал компании, куда ДСЦ ежемесячно выкладывают файлы с данными. Вся поступающая информация накапливается в базе данных (БД). БД отражает значение 35 показателей за выбранные периоды, составляющих вектор входных данных xi, где i = 1, …, 35. Для ввода информации был разработан пользовательский интерфейс, упрощающий фиксирование и формализующий ввод исходной информации. Разработка выполнялась с учетом принципов организации пользовательских интерфейсов.

Для проверки адекватности предложенной методики было произведено построение искусственной нейронной сети (ИНС) для ДСС Республики Казахстан. Построение ИНС было произведено с помощью пакета программ «Statistica». Согласно рекомендации Кохонена, для получения хорошей статистической точности количество обучающих циклов должно быть, по крайней мере, в 500 раз больше числа выходных нейронов. Количество выходных нейронов, т.е. количество кластеров, было определено по результатам предыдущего анализа. В качестве входных нейронов были определены 25 проектных и 10 оценочных параметров для первой и второй ИНС соответственно. Для обучения ИНС вся совокупность данных была разбита на две группы. Одна из групп (Training - обучающая) использовалась непосредственно для обучения сети. Другая группа - тестовая (Test). Тестовое множество не участвовало в обучении. Оно использовалось после завершения обучения для расчета производительности полученной сети и е ошибки на данных. Показателем качества работы сети является маленькая величина ошибки во всех группах.

Таблица 1.

ПАРАМЕТРЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Количество выходных Ошибка на обучаемой Ошибка на тестовой выТип параметров нейронов, шт. выборке, % борке, % Проектные 3 1,404832 1,6299Оценочные 3 0,256695 0,1425Анализ полученных результатов позволил выявить направления корректировки (в сторону увеличения или уменьшения) наиболее значимых проектных параметров субъектов ДСС с целью оптимизации работы сети, а также предложить вариант возможного перераспределения ресурсов внутри нее.

В силу принадлежности предприятия автомобилестроения к классу сложных систем, обладающих соответствующими признаками (определенной целостностью, многомерностью, динамическим неравновесием, сложностью), к изучению принципов функционирования современных хозяйствующих субъектов автомобильного транспорта необходимо подходить с позиций системного подхода, в частности, используя положения кибернетики и синергетики. Но если до недавнего времени позиция исследователей, рассматривающих предприятие или его структурные подразделения как открытую систему, являлась перспективной, то на сегодняшний день каждый функциональный элемент (обеспечение, производство, сбыт и т.д.) также требует при исследовании системно-синергетического подхода. Актуальность данного подхода подкрепляется также наметившейся тенденцией на построение долгосрочных отношений фирмы-продуцента со своими дилерами, в связи с чем появляется возможность проявления системных эффектов в длительной перспективе, а фирма-продуцент становится заинтересованной в построении собственной фирменной ДСС и управлении ею. Системный подход требует, чтобы основные производственные характеристики обслуживания следовали из конечных целей всего предприятия. В первую очередь, предприятие должно сформулировать свои цели, а затем методы их достижения.

Выработка и обоснование любого решения должны основываться на определении общей цели системы, а деятельность всех подсистем – подчиняться достижению этой цели. Только в таком случае у предприятия-изготовителя появляется возможность координировать работу всех субъектов сети.

Для автомобилестроительных корпораций генеральной (стратегической) целью при формировании системы ФС и, соответственно, предметом оптимизации является максимизация прибыли и повышение лояльности клиентов через минимизацию их материальных и временных затрат (наилучшее удовлетворение потребительских требований клиентов при оптимальных затратах). В настоящее время ни одно предприятие автомобильного сервиса (как подсистемы технического обслуживания, так и подсистемы материального обеспечения) не может существовать и успешно функционировать без информационной поддержки. Информация играет важную роль на всех этапах организации процесса оказания услуг:

от качества и своевременности ее получения зависит качество организации процесса оказания услуги, включая решение и учетных задач и задач планирования (поставок, услуг, модернизации центров и оборудования и т.п.). ДСЦ взаимодействует как с фирмамипродуцентами, поставляющими свою продукцию для реализации через автосалон и склад запасных частей и комплектующих, так и с потребителем продукции (автомобилей и комплектующих) и услуг (технического обслуживания и текущих ремонтов). Персоналу технической службы ДСЦ в ходе производственного процесса приходится решать комплекс взаимосвязанных задач по организации транспортного обеспечения, производства сервисных услуг и реализации товарной продукции. Результаты работы персонала фиксируются в документах, которые можно разделить на три вида: нормативные, первичные и вторичные.

Документооборот только технической службы автосервисного предприятия, как правило, включает более двухсот документов. Из общего количества документов доля первичных составляет порядка 20% (технические паспорта, счета-фактуры, акты выполненных работ, требования на запасные части и т.д.). Доля документов с нормативносправочной информацией составляет порядка 5% (классификаторы узлов и агрегатов автомобиля, номенклатура запасных частей и прейскурант цен на услуги, периодичность и трудоемкость работ по техобслуживанию автомобилей и т.д.). Таким образом, вторичные документы составляют большую часть документооборота предприятия (75%): это различные отчетные формы (ведомости, журналы, акты) и статистическая информация.

Содержание вторичных документов во многих случаях частично или полностью дублирует информацию первичных. Анализ документооборота показывает, что содержание 77% вторичных документов состоит только из дублированной информации, а в 23% выходных форм частично повторяются сведения первичных документов. Поэтому очевидно, что создание системы электронного документооборота предприятия, в том числе и автосервисного, является необходимым фактором обеспечения его конкурентоспособности и стабильного функционирования. Оптимизация документооборота позволяет сократить время, необходимое для обработки документов, высвободить технический персонал и обеспечить оперативность взаимодействия между подразделениями и службами предприятия. На первом этапе необходимо установить минимальный набор нормативносправочных и первичных документов, подлежащих вводу в базу данных; определить процессы поиска, передачи, обработки данных и формирования вторичных документов. Эти процессы должны быть полностью автоматизированы Система управления документами технического отдела позволит сократить время на обработку и передачу документов, тем самым, ускорив подготовку и принятие решений.

Кроме системы электронного документооборота, предлагается внедрить систему корпоративной почты, которая позволит осуществлять мгновенную транспортировку электронных документов как внутри предприятия, так и за ее пределами.

Одной из наиболее серьезных проблем, препятствующих созданию интегрированной ИЛС ДСЦ, является крайняя неформализованность имеющейся информации. Для того, чтобы решать не только учетные, но и аналитические задачи, необходимо, чтобы данные, фиксирующиеся на каждом участке, были единообразно организованы. Это способствует не только упрощению ввода информации, но и обеспечивает возможность дальнейшего ее анализа. В общем случае, при проектировании ИЛС должны быть проанализированы все процессы, происходящие в каждой из подсистем, разработаны единые формы ввода данных и классификаторы, обеспечивающие возможность получения требуемой аналитической информации. В качестве примера такой проблемы для дилерской сети ФС грузовых автомобилей КАМАЗ можно привести отсутствие кодификатора дефектов. Расширение модельного ряда автомобилей КАМАЗ сопровождается расширением номенклатуры запасных частей и появлением новых электронных каталогов. Однако, при оказании сервисных услуг, необходимо иметь возможность учета тех неисправностей, которые вызвали необходимость обращения в ДСЦ. Это актуально как на стадии гарантийного обслуживания, так и в постгарантийный период. Не менее важной задачей при проектировании ИЛС ДСЦ является автоматизация составления перечня работ для восстановления работоспособности автомобиля. Актуальность ее решения определяют две ключевые предпосылки:

1. Постоянное расширение модельного ряда автомобилей влечет за собой расширение перечня работ, при этом трудоемкости выполнения одной и той же работы для автомобилей разных моделей могут быть разными;

2. Для устранения нескольких дефектов, описываемых в одном наряд-заказе (рекламационном акте), может требоваться выполнение одной и той же работы, которая будет осуществляться один раз, но описывается для каждого дефекта отдельно. Это неизменно влечет за собой дублирование информации и непреднамеренное завышение трудоемкости обслуживания.

Для решения данной задачи был разработан алгоритм автоматизированного ввода работ для устранения указанного в виде составного кода дефектов, позволяющий с минимальными временными потерями установить перечень работ с нормами времени, установленными нормативной документацией к техпроцессу для выбранной пользователем модели автомобиля. Использование данного алгоритма позволяет исключить дублирование работ в случае выявления нескольких дефектов Поскольку дилерско-сервисный центр является сложной системой, его функционирование описывается некоторым алгоритмом, включающим в себя все операции по сервисному обслуживанию автомобилей, а также результаты выполнения каждой операции. Так, на рис.6 представлен разработанный алгоритм функционирования системы ФС, виды операций в которым разделены по времени обращения в ДСЦ (гарантийный и постгарантийный период), а также по видам обслуживания (техническое обслуживание или текущий ремонт). Основой для разработки алгоритма послужили нормативные документы, описывающие технологические процессы управления на примере предприятия ООО «Набережночелнинский автоцентр КАМАЗ», а также материалы, изложенные в технической документации. Указанный алгоритм отражает процессы, протекающие внутри системы ФС.

Поскольку специфика выполнения работ и регистрации в документах при гарантийном и постгарантийном обслуживании различаются, алгоритм можно условно разделить на две составляющие (рис.5):

Алгоритм функционирования подсистемы гарантийного обслуживания.

Алгоритм функционирования подсистемы ТО и ТР в период штатной эксплуатации.

В общем случае алгоритм управления системой ФС состоит из следующих элементов:

Рис. 5. Алгоритм функционирования системы сервисного обслуживания автомобилей Разработка информационной системы.

Мониторинг системы ФС в течение определенного периода – заключается в ежедневном определении таких характеристик системы, как поток заявок на обслуживание, соотношение спроса на различные виды услуг, процент гарантийных обращений и т.д. на основе выходных форм, полученных в результате основных операций по сервисному обслуживанию, согласно рис.5.

Выбор фактора (показателя функционирования системы) и формирование временного ряда по этому фактору за период, выбранный пользователем. При этом массив данных передается из информационной системы в прикладной пакет Statistica, где формируются основные законы распределения для текущего фактора.

Выбор закона распределения значений текущего фактора.

Определение параметров выбранного закона распределения и сравнение с параметрами законов распределения этого же фактора в предыдущие периоды. На основании этого принимается решение о реагировании на ситуацию: если параметры закона распределения изменились в лучшую сторону, или отклонение их значений находится в допустимых пределах, рассматривается следующий фактор. Если же параметры закона распределения изменились в худшую сторону, необходимо определить методы воздействия на систему с использованием оптимизационного эксперимента на имитационной модели.

Определение входных параметров имитационной модели - сравниваются законы распределения их значений и выбирается закон с наименьшим значением критерия 2.

Оптимизационный эксперимент на имитационной модели позволяет выработать рекомендации по оптимальной загрузке производственных мощностей сервисной зоны.

ИЛС реализована в виде модулей, что позволяет при необходимости расширять ее возможности с помощью новых модулей.

Как указывалось выше, повышение эффективности управления ДСС невозможно без современных вычислительных систем и программных комплексов, помимо этого необходима разработка новых методик и моделей управления, в том числе и управления поставками запасных частей. Для эффективной деятельности центра управления ДСС по оптимизации поставок запасных частей необходимо выполнение трех основных условий:

1) в распоряжении центра управления имеется вся информация, необходимая для принятия оперативных и стратегических решений по развитию ДСС, в том числе и на зарубежных рынках;

2) центр управления имеет возможность на основе этой информации принимать рациональные управленческие решения;

3) центр управления имеет возможность контролировать выполнение принятых решений и их результаты и оперативно корректировать свои действия по оптимизации процессов в ДСС.

При этом должны быть решены следующие основные задачи:

проведение электронной каталогизации и учета автомобилей и запасных частей фирмы-продуцента;

своевременное планирование поставок в ДСЦ запасных частей и автомобилей, для удовлетворения потребностей клиентов;

создание системы мониторинга состояния складов ДСЦ для корректировки механизма управления запасами;

внедрение с последующей сертификацией систем выработки адекватных решений по управлению процессами поставок, движения запасов и корректировки нормативов ДСЦ.

Для решения поставленных задач были разработаны программные модули сбора, хранения и обработки информации, поступающей из ДСС ЗАО «Внешнеторговая компания «КАМАЗ». Для создания программного комплекса использовался программный продукт Borland Delphi 7 с применением сторонних библиотек компонентов EhLib 3.1 и FastReport 3.0. Для статистической обработки данных применялся пакет Statistica 6.

Интерфейс взаимодействия пользователя с системой построен на основе собственного стандарта построения интерфейса пользователя, в соответствии с общепринятыми стандартами для Windows-приложений. Система имеет меню (в том числе контекстное), всплывающие подсказки с краткой информацией о назначении элементов управления, а также специальную панель для возврата к предыдущему шагу и обратно.

Данные модули входят в состав ИЛС и СППР (рис. 6), являясь инструментом для создания информационной основы как для выработки рекомендаций по совершенствованию процессов поставок и сервисного облуживания, так и для выбора законов распределения и параметров целевой функции, при составлении имитационной модели и проведения оптимизационного эксперимента на ней. Программная оболочка состоит из двух основных программных модулей, которые включают в себя серверную и клиентскую их реализации и предназначена для информационной поддержки обмена данными между центром управления ДСС и ДСЦ. Пользователями являются специалисты в области сервиса и логистики.

Рис. 6. СППР подсистемы обеспечения запасными частями Учет новых поступлений автомобилей и мониторинг параметров имеющегося парка в ДСС, в том числе и за рубежом, является одной из актуальных задач для современных производителей. В центре управления ДСС должны храниться лицевые карты обслуживаемых автомобилей, содержащие все сведения об автомобилях, истории их обслуживания, отказах, рекламационных актах и т.д. На основе этих документов проводится учет и анализ видо-возрастной структуры парка, а также планируется загрузка постов ДСЦ, поставки запасных частей в регион эксплуатации и проектирование новых ДСЦ.

Ведение лицевых карт автомобилей невозможно без использования программ учета ввиду большого объема накапливаемой информации, сложности анализа и планирования процессов в ДСС. Основная информация попадает в лицевую карту автомобилей из БД подразделения сборочного производства и технической документации готовой продукции фирмы-продуцента. Затем специалисты центра управления ДСС фиксируют предварительное время поставки и регион эксплуатации автомобиля. Специалисты ДСЦ должны фиксировать и направлять в центр управления ДСС для изменения состояния автомобиля информацию о времени и месте предпродажной подготовки, дате реализации и атрибутах клиента, данных о постановке на гарантийный учет или отложенной гарантии, историю гарантийного и постгарантийного обслуживания, а также времени и месте утилизации.

Для совершенствования учета был разработан программный модуль «Лицевая карта автомобилей КАМАЗ» в ее серверной и клиентской реализации. Целью создания программной оболочки ведения лицевых карт автомобилей и сбора рекламационных актов послужила необходимость оперативного решения проблемы учета отказов на этапах приработки и штатной эксплуатации и обработки статистической информации о показателях эксплуатационной надежности автомобилей.

Посредством данных программных модулей в БД заносятся сведения о величине пробега автомобиля, его идентификационный номер, что позволяет вычислить долговечность деталей, узлов и агрегатов автомобилей в различных условиях эксплуатации. Это позволяет проводить многомерный анализ показателей эксплуатационной надежности для дальнейшего управления процессами в ДСС. Сущность многомерного анализа данных по отказам автомобилей состоит в оценке большого количества показателей, свойств и атрибутов, которыми описываются процессы в системе ФС. Так, для оценки надежности автомобилей в регионе могут понадобиться сведения о наименованиях деталей, узлов и агрегатов, о регионе эксплуатации, ДСЦ и клиенте, о времени года и т.д. Кроме того, для динамического анализа процесса должен быть введен такой атрибут, как дата. Запись и хранение такой информации в табличном виде сложно для визуального восприятия и анализа.

Каждый ряд (поле таблицы) можно рассматривать как своего рода информационное измерение, и тогда «плоская» таблица может быть интерпретирована как результат преобразования многомерной информационной структуры в совершенно несвойственную ей плоскую форму. Чтобы компенсировать потерю информации от исключения одного или нескольких измерений, приходится усложнять структуру таблицы, а это, в большинстве случаев, приводит к тому, что в ней становится очень сложно разобраться.

Многомерный куб можно рассматривать как систему координат, осями которой являются измерения. По осям откладываются значения измерений - даты, наименования детали, время года, регион эксплуатации. В такой системе каждому набору значений измерений (например, «дата - деталь - время года - регион эксплуатации») будет соответствовать ячейка, в которой можно разместить числовые показатели (то есть факты), связанные с данным набором. Таким образом, между объектами и их числовыми характеристиками будет установлена однозначная связь. Информация в многомерном хранилище данных является логически целостной. Это целостные структуры, позволяющие определить, в какой момент времени и в каком регионе произошел отказ той или иной детали. OLAP-куб реализован с помощью реляционной модели, т.е. имеет место эмуляция многомерного представления совокупностью плоских таблиц, называемой ROLAP - Relational OLAP.

Разработанный программный модуль позволяет анализировать показатели частоты возникновения отказов по различным измерениям - группе детали, причине отказа, региону эксплуатации, СЦ, конечному клиенту, модели и комплектации автомобиля, времени года, пробегу и т.д. Например, варьируя параметром даты прихода рекламационного акта, а, соответственно, даты отказа, можно определить зависимость числа отказов от времени года. Для разных регионов эксплуатации эта зависимость будет изменяться в связи с различными природно-климатическими условиями. Анализируя списки клиентов, их необходимо разделить по виду деятельности (строительство, добыча ископаемых, грузоперевозки, вооруженные силы и т.д.), который также можно отнести к одному из измерений. Программный модуль позволяет установить причину отказа, что облегчает разделение анализа для двух разных периодов (приработки и штатной эксплуатации).

Помимо этого была решена задача интеграции программного модуля «Каталог деталей и сборочных единиц» со сводной производственной спецификацией ОАО «КАМАЗ», которая несет в себе информацию о части жизненного цикла автомобиля с момента конструкторской подготовки производства до непосредственного производства автомобиля. Такая интеграция полностью исключает ошибки, связанные с несоответствием реально установленных деталей и узлов с теми, которые указаны в каталогах запасных частей к конкретной модели автомобиля и позволяет:

повысить эффективности информационных процессов путем применения рациональных способов представления информации в системах управления;

повысить надежность процессов передачи и хранения информации, т.е. защиты ее от утери и искажения, вызванных как несовершенством технических средств, так и ошибочными, непрофессиональными действиями пользователей;

повысить информационную безопасность, т.е. степень защиты от злонамеренных попыток несанкционированного съема и искажения, путем криптозащиты информации.

унифицировать представления (а значит, и восприятия) информации различными пользователями (специалистами ДСЦ);

упростить процедуры программно-аппаратного контроля корректности ввода данных;

оптимизировать поиск и выбор необходимой информации из баз и хранилищ данных;

В четвертой главе представлены результаты реализации разработанных теоретических положений при построении СППР для создания эффективной системы ФС грузовых автомобилей как способа повышения конкурентоспособности фирмы-продуцента. В настоящее время в связи с тем, что информация об отказах автомобилей является неструктурированной и неформализованной, возникают сложности при ее анализе. Проводится подконтрольная эксплуатация, как самих транспортных средств, так и силовых агрегатов, однако отсутствует инструмент сбора информации, который позволял бы ее фиксировать в таком виде, чтобы впоследствии можно было составить однородные выборки. Экспериментальные исследования проводились:

в ООО «Набережночелнинский автоцентр КАМАЗ» - исследовались процессы гарантийного обслуживания, проводилось обследование рекламационных материалов по грузовым автомобилям КАМАЗ, проводилась опытная эксплуатация разработанной программы учета и анализа обслуживаний по гарантии.

в ОАО «Пассажирский автокомбинат» г.Набережные Челны проводился анализ параметров во время подконтрольной эксплуатации автобусов «НЕФАЗ» с силовыми агрегатами КАМАЗ.

в ОАО «ТЭФ «КАМАтранссервис» г. Набережные Челны проводился анализ параметров во время подконтрольной эксплуатации модернизированных грузовых автомобилей «КАМАЗ».

в ОАО «КАМАЗ-Дизель» проводились исследования рекламационных актов гарантийного периода эксплуатации силовых агрегатов.

Анализ статистической информации проводился в следующих направлениях:

выявление динамики обращений в автоцентр и прогноз числа обращений в последующие периоды;

выявление закона распределения отказов с целью уточнения параметров надежности конкретного узла, агрегата или детали;

определение параметров надежности.

Анализ информации по обращениям в ДСС ОАО «КАМАЗ» в странах ближнего и дальнего зарубежья в 2008-2009гг. показал, что значительная доля отказов приходится на электрооборудование (до 30%), что связано с увеличением электроники в автомобиле. Доля обращений по отказам силового агрегата составляет 34%, что также свидетельствует о необходимости дальнейших исследований причин его отказов.

Одной из групп факторов, оказывающих заметное влияние на техническое состояние автомобиля в период эксплуатации, является группа дорожно-климатических и погодных условий. В качестве исходных данных для решения задачи прогнозирования были выделены отказы одного из узлов силового агрегата - стартера, на условия работы которого влияет смена сезонов. Можно выделить «сезонную» составляющую и учитывать ее влияние с помощью сезонных коэффициентов при прогнозировании потока отказов. График динамики потока отказов по кварталам года свидетельствует о наличии сезонной составляющей - увеличении числа отказов во втором и четвертом кварталах года и их относительном уменьшении в первом и третьем кварталах каждого года.

Математическая модель отказов стартера за k-ый месяц:

Nk = -10-5k6+0,0004k5-0,0059k4+0,0424k3-0,1518k2+0,2541k-0,0791, (11) где Nk – число отказов; k – номер месяца года; при этом параметр точности математической модели R2 = 0,2847, что свидетельствует о невозможности ее использования для прогноза отказов. Для исключения сезонной составляющей всего временного ряда была вычислена последовательность скользящих средних по m узлам. Для определения сезонных индексов вычисленные отношения группировались по кварталам и для каждого квартала находились средние значения, которые и явились искомыми. Построение прогноза с исключенной сезонной составляющей осуществлялось методом экспоненциального сглаживания, являющегося простейшей адаптивной моделью, так как адаптивные методы являются одним из наиболее перспективных направлений исследования и прогнозирования одномерных временных рядов. После разделения сезонов получили:

Математическая модель отказов стартеров за теплые месяцы года:

Nk=-0,0026k5+0,0461k4-0,3086k3+0,9371k2-1,2327k+0,6056, R2=0,978 (12) Математическая модель отказов за холодные месяцы года:

Nk= 0,0231k3-0,1785k2+0,4022k-0,1607, R2 = 0,985 (13) Полученная математическая модель тренда:

ut=0,37 t3-6,77 t2+38,21 t-18,77 (14) Для дальнейшего исследования были взяты наработки на отказы стартеров трех производителей: Элтра (Самара), Искра (Словения), БАТЭ (Борисов). Исследовался период гарантии, равный 45000 км. По результатам анализа были получены зависимости надежности от пробега, позволяющие установить лучшего поставщика автокомпонентов. Результаты анализа могут служить основой для выработки рекомендаций по снижению последствий, вызванных различными факторами. Предлагаемая методика выработки рекомендаций по повышению эксплуатационной надежности базируется на использовании возможностей математических методов, информационных систем, а также технологий учета статистической информации, ее обработки и анализа.

Методика заключается в том, что на основе мониторинга формируется массив данных, выделяется фактор, по которому ведется анализ, остальные факторы фиксируются. С помощью программного модуля для сформированного массива данных определяются параметры законов распределения наработки на отказ, которые проверяются по критерию Пирсона при заданном уровне значимости. Эталонными на каждом шаге являются значения параметров предыдущего периода. После обработки результатов текущего периода параметры сравниваются с эталонными и, в зависимости от их значения, делаются выводы об изменении параметра потока отказов по выбранному узлу, агрегату или системе. Если состояние изменилось в худшую сторону, то следует проанализировать причины и принять меры по их устранению.

Приводятся результаты эксперимента на имитационной модели по оптимизации деятельности ДСЦ (рис. 7). Были выбраны три наиболее значимых фактора и определены их комбинации для проведения полного факторного эксперимента на модели в соответствии с положениями теории планирования эксперимента. Задача определения оптимального управления заключается в нахождении таких оптимальных значений Х*1, Х*2,Х*3, при которых значение функции Y (среднее время нахождения заявки в системе) будет минимальным: Y(Х*1, Х*2,Х*3) min (15) f(Х*1, Х*2,Х*3)=f1 (Х*1)+f2 (Х*2)+f3 (Х*3)+c, (16) где f1 – среднее время ожидания клиента в очереди на обслуживания (час.), f2 – среднее время обслуживания клиента (час.), f3 – время рассмотрения рекламаций (в случае гарантийного обслуживания – час.), с – постоянные временные затраты (время на мойку, прохождение постов приемки, выдачи, ОТК и др.).

f1(X1) можно представить как величину средней продолжительности пребывания клиента в очереди Wq для многоканальной системы массового обслуживания с ожиданием.

где - интенсивность входного потока обращений.

Cреднее число клиентов в очереди на обслуживание (18) где S – число каналов обслуживания (фактор Х1), = / ( - интенсивность обслуживания), Ps - вероятность того, что заняты все S каналов обслуживания.

b).

a).

Рис. 7. Поверхности функции отклика при фиксированном значении фактора Х3:

a). при Х3 = -1; b). при x3 = 1.

Ограничения модели исключают простои постов обслуживания, принимаем Ps = 1.

Для определения величины = 1 / t обсл.ср. необходимо найти среднее время обслуживания клиентов в системе. Время обслуживания - случайная величина, описывается законом распределения Вейбулла, математическое ожидание:

где Г(х) – гамма-функция Эйлера.

Таким образом, функция f1 имеет вид:

Функция f2(X2) (средняя продолжительность обслуживания клиента):

Функция f3(X3) (средняя продолжительность рассмотрения рекламации):

где PR – вероятность обращения клиента по гарантии (0,25), TR – среднее время рассмотрения рекламации на заводе-изготовителе (среднее значение данного показателя равно часов согласно ТПУ). Тогда Постоянные временные издержки с складываются из среднего времени на мойку автомобиля (1,2 час.), прохождение поста приемки (0,6 час.) и поста выдачи (0,5 час.).

Таким образом, математическая модель задачи имеет следующий вид:

Ограничения:

10 X1 14;

1 Х2 3; (26) Х3=1 или Х3= U(X1) 0, V(X2) В результате оптимизационного эксперимента было установлено, что для ДСЦ КАМАЗ за рубежом фактор обеспечения зоны ТО и ТР запасными частями играет самую существенную роль, поскольку стоимость доставки запасной части в такой ДСЦ может превышать стоимость самой запасной части. Данная проблема решается на основе формирования гарантийного комплекта запасных частей, который отправляется вместе с партией автомобилей и является наиболее актуальной при экспорте автомобилей КАМАЗ.

В пятой главе приведены результаты оценки рисков при создании системы ФС, приведены данные по повышению эффективности и окупаемости при внедрении предложенных методик и разработок в процессе создания и функционировании системы ФС.

Рассматривая риски с точки зрения управления, традиционно выделяют систематические риски, которыми предприятие не может управлять и несистематические, которыми предприятие может управлять. Однако практически всегда существуют условия, при которых рисками можно управлять, т.е. возможность оказывать влияние на эти условия подвижна: если предприятие сможет соотносить причины, условия, обстоятельства и риски, то механизм управления рисками станет комплексным. В связи с этим необходимо создавать саморегулируемые методы: распознавание рисков, оценку их серьезности, выбор методов и инструментов, разработку стратегии и тактики управления рисками. В системе управления предприятием должны быть встроены такие механизмы, которые бы позволяли автоматически идентифицировать риски, оценивать и принимать соответствующие решения.

При проектировании системы ФС, а также при стратегическом планировании деятельности ДСС эту задачу можно решить, используя возможности интеллектуальных систем.

ИЛС и СППР, в которых реализованы механизмы мониторинга текущего состояния системы, оперативной и своевременной передачи информации и качественного ее анализа для последующего планирования и прогнозирования. Использование интеллектуальных систем позволит разработать эффективный механизм управления рисками.

В работе были рассмотрены риски при расширении ДСС (рис.8), а также риски при создании системы гарантийного обслуживания (рис.9). При проведении анализа исходили из того, что система является клиентоориентированной, поэтому наряду с рисками предприятия необходимо учитывать риск клиента, т.е. находить баланс между интересами клиента и выгодой предприятия. Риск предприятий, оказывающих услуги по ТО и ТР автомобилей, будет выражаться в риске потери инвестиций, вложенных в расширение ДСС (строительство новых ДСЦ или содержание дополнительных постов) или в упущенной выгоде от потери клиентов при недостаточной мощности ДСС. Риск владельца автомобиля будет выражаться в упущенной выгоде от простоя в очереди на обслуживание и определяться исходя из времени и стоимости простоя автомобиля в очереди: ЗОЧ = tОЧ СПР.

Р=0,0427+0,0013х+0,0004y-1,6842*10-6x2-4,8335*10-7xy-2,552*10-8y2 (27) Для предприятий, занимающихся производством автомобилей, последующей их продажей и гарантийным обслуживанием, риск определяется как величина, характеризующая вероятность и объем возможных потерь в результате превышения суммы затрат на гарантийный ремонт парка автомобилей по отношению к резервной сумме, формирующейся в результате отчислений установленного процента с каждого проданного автомобиля и расходующейся на покрытие гарантийных ремонтов («Гарантийный фонд предприятия»). Гарантийный фонд предприятия определяли по формуле:

С =С С N (28) ГФ % АВТ ГП, Рис. 8. Поверхность риска при расширении ДСС где С - процент отчислений в гарантийный фонд предприятия от стоимости проданного % автомобиля; С - средняя стоимость нового автомобиля, руб.; N - гарантийный парк АВТ ГП (среднее число автомобилей находящееся на гарантийном обслуживании).

При определении гарантийных затрат предприятия учитывалась не только стоимость деталей для восстановления, но и стоимость устранения отказа.

где сi - стоимость детали i-го вида, руб; fi(t) - функция плотности распределения наработки на отказ деталей i-го вида; tнi - нормативная трудоемкость устранения отказа, чел-час; cн = 500 руб/чел-час - ставка нормо-часа; m - количество групп деталей.

Для обеспечения возможности осуществления оперативной оценки риска предприятия при обслуживании по гарантии была установлена функциональная зависимость значения риска от гарантийной наработки и суммы отчислений в гарантийный фонд предприятия в процентах от стоимости автомобиля. Решение задачи осуществлялось на основе данных по отказам автомобилей КАМАЗ, эксплуатировавшихся в странах ближнего и дальнего зарубежья (всего был проведен анализ по 28 странам). В силу того, что в каждой стране автомобили закупаются партиями и для определенного вида работ (строительство, сельское хозяйство, коммунальное хозяйство и т.д.), т.е. эксплуатируются в относиРис. 9. Поверхность риска при тельно одинаковых условиях, а также организация и определении срока гарантии уровень качества сервисных услуг в целом по стране однородны, в качестве значений по затратам на гарантийное обслуживание были использованы средние значения по стране.

Р=7,4 10-12 t2+0,76 C2%-4,6 10-7 C% t-1,78 C%+3,8 10-7t+1 (30) где t - наработка, км; C% - отчисления в гарантийный фонд предприятия от стоимости автомобиля.

Оценка экономической эффективности предложенных мероприятий выполнялась для стадий формирования и расширения ДСС, а также оптимизации процессов ТО и ТР в ДСЦ в гарантийный и постгарантийный периоды. Затраты на создание имитационной модели функционирования ДСС в регионе составляют 76 800 руб. Чистый денежный поток при создании одного плана размещения ДСЦ составляет 677 руб. Индекс рентабельности инвестиций - 0,88%. Согласно приведенным расчетам при рассмотрении двенадцати и более различных вариантов параметров функционирования ДСС целесообразно использовать разработанную модель. Расчет экономической эффективности показал, что внедрение ИЛС и СППР позволяет уменьшить время простоев автомобилей в ожидании обслуживания.

Полученный в результате проведения компьютерного эксперимента на модели вариант развития ДСС позволит улучшить текущие показатели работы: сократить длину очередей на 3%, увеличить мощности обслуживания на 3,6%, снизить время простоя автомобилей в ожидании обслуживания на 9%. Экономический эффект на один автомобиле-заезд при обслуживании по гарантии составляет 506 руб., в постгарантийный период - 650 руб.; что при среднем количество обращений в ДСЦ 700 автомобиле-заездов в год составит 354375руб. для гарантийного и 455000 руб. для постгарантийного периода соответственно.

Срок окупаемости инвестиций составит порядка 9 мес.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. На основе разработанной концепции формирования системы ФС грузовых автомобилей, теоретико-методологических положений, математических и имитационных моделей, организационно-управленческих предложений инновационной направленности решена крупная научная проблема, имеющая важное хозяйственное и социальное значение, впервые предложены новые прогрессивные научно-практические подходы повышения эффективности создания и функционирования клиентоориентированной системы ФС, способствующей повышению конкурентоспособного потенциала грузовых автомобилей.

2. Разработана концепция комплексного повышения эффективности функционирования системы ФС, согласно которой: а) при формировании она должна рассматриваться системно во взаимодействии с производственной и информационно-логистической системами, обеспечивая единство процессов на всех этапах жизненного цикла автомобиля; б) система ФС должна рассматриваться организационно как единая ДСС, все субъекты которой управляются из единого центра управления; в) методологической основой формирования стратегии развития ДСС являются системный подход к управлению с учетом реальной ситуации и принятия адекватных ей рациональных управленческих решений; г) при формировании стратегии развития системы в условиях высоких уровней нестабильности и неопределенности изменений как в стране в целом, так и в отрасли, необходимо учитывать возможные риски и вырабатывать решения, обеспечивающие системе устойчивое экологоэкономическое функционирование и качественное развитие.

3. В методологии управления системой ФС на основе использования концепций создания единых ИЛС и СППР: а) впервые обоснована возможность и целесообразность управления с применением разработанных методик как на уровне одного предприятия – ДСЦ, так и на уровне всей ДСС; б) совокупность предложенных методов и имитационных моделей позволяют прогнозировать состояние системы на перспективу на основе оптимизационных экспериментов с параметрами, полученными в результате статистического анализа имеющейся информации, что обеспечивает возможность принятия эффективных управленческих решений.

4. Разработаны теоретические положения и комплекс усовершенствованного научнометодического обеспечения планирования, организации и регулирования системы ФС, включающий методики оценки эффективности деятельности ДСЦ, определения значений текущих показателей процессов ТО и ТР автомобилей и выбора оборудования с определением его рациональной загрузки, обеспечивающие высокий уровень экономической эффективности функционирования системы ФС.

5. Предложенные теоретико-методологические положения и научно-методическое обеспечение по повышению эксплуатационной надежности формируют научные основы для улучшения клиентоориентированности ФС, что будет способствовать более доверительному отношению клиентов к бренду за счет совершенствования процессов обслуживания и предупредит возникновение отказов и сбои доставки запасных частей для плановых замен узлов, агрегатов и систем автомобиля, исчерпавших свой ресурс.

6. Значимым полученным научным результатом является развитие теории совокупных научных и практических положений, научно-методическое и технико-организационное обеспечение гарантийными комплектами для организации обслуживания по гарантии на зарубежных рынках, а также запасными частями для организации постгарантийного обслуживания, что обеспечит повышение конкурентоспособности грузовых автомобилей отечественного производства на зарубежных и отечественном рынках.

7. Разработанные программные модули для ИЛС и СППР позволят повысить эффективность деятельности ДСС, улучшить ее управляемость и обеспечить возможность перераспределения ресурсов в случае необходимости в соответствии с найденным организационно-управленческим решением. Эффективность указанных мероприятий подтверждена оптимизационными экспериментами на имитационной модели и расчетом экономической эффективности от внедрения предложенных решений.

8. Для обеспечения возможности осуществления оперативной оценки риска предприятия по гарантии установлена функциональная зависимость значения риска от гарантийной наработки и суммы отчислений в гарантийный фонд предприятия в процентах от стоимости автомобиля. Решение задачи осуществлялось на основе данных по отказам автомобилей КАМАЗ, эксплуатирующихся в 28 странах ближнего и дальнего зарубежья.

9. Обоснованность теоретических положений и полученных результатов работы, их научная, практическая и экономическая значимости подтверждаются внедрением основных результатов в производственных условиях и использованием в учебном процессе вузов.

Основные положения диссертации и полученные результаты работы отражены в 1публикациях, основными из которых являются:

Статьи в журналахиз перечня ВАК России 1. Хабибуллин Р.Г. Основные концепции формирования системы фирменного сервиса автомобильной техники / Р.Г.Хабибуллин // Вестник ОГУ. – 2005. - №12. - С.123-12. Хабибуллин Р.Г. Использование имитационного моделирования для решения задачи о размещении автосервисных предприятий / Р.Г.Хабибуллин, И.В. Макарова // Вестник ИжГТУ. – 2006.

- №2. - С.81-3. Хабибуллин Р.Г. Применение информационных технологий для определения причин износа шатунных вкладышей/ А.Т.Кулаков, Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, И.А.Сахапов, Д.О.Жданов // Приложение к журналу «Открытое образование». – Ялта-Гурзуф. - 2006. – С. 169-14. Хабибуллин Р.Г. Учет экологической составляющей в имитационном моделировании организации сети предприятий автосервиса / В.Г. Маврин, Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Г.В. Маврин // Приложение к журналу «Открытое образование». – Ялта-Гурзуф. - 2006. – С. 177-178.

5. Хабибуллин Р.Г. Модели прогнозирования и управления запасами в задачах автосервиса // Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Р.Т. Фатхутдинов, С.Н. Фомин // Приложение к журналу «Открытое образование». – Ялта-Гурзуф. - 2006. – С.196-16. Хабибуллин Р.Г. Разработка информационной системы для совершенствования обслуживания автомобильной техники по гарантии / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев, Э.М. Мухаметдинов, Д.О. Жданов // Приложение к журналу «Открытое образование». – Ялта-Гурзуф. - 2006. – С. 198-27. Хабибуллин Р.Г. Совершенствование системы фирменного обслуживания автомобильной техники путем использования информационных технологий / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова // Вестник МАДИ. – 2007. - выпуск 2(9). - С.84-8. Хабибуллин Р.Г. Использование имитационных моделей при обосновании размещения предприятий фирменного сервиса автомобильной техники / И.В. Макарова, Р.Г. Хабибуллин, Р.А.

Козадаев, Д.О. Жданов // Приложение к журналу «Открытое образование». – Ялта-Гурзуф. – 2007.

- С.145-19. Хабибуллин Р.Г. Исследование вопросов надежности автомобильной техники с помощью информационной системы / И.В. Макарова, Р.Г. Хабибуллин, А.И. Беляев, Э.М. Мухаметдинов, В.А. Бабаев //«Автотранспортное предприятие». – 2007. - №11. - С.49 – 10. Хабибуллин Р.Г. Совершенствование фирменного обслуживания автомобильной техники с помощью интегрированной информационной системы / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И.Беляев // Транспорт. Наука, техника, управление. РАН. ВИНИТИ. – 2008ю - №1. - С.51-53.

11. Хабибуллин Р.Г. Имитационное моделирование автосервиса / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова // Мир транспорта. - 2008. - № 3. - С.110-112. Хабибуллин Р.Г. Проектирование сети автосервисных предприятий методами имитационного моделирования / В.Г. Маврин, Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова // Автотранспортное предприятие. – 2008. – №7. – С.37-39.

13. Хабибуллин Р.Г. Компетентностно-ориентированное образование специалистов автомобильного профиля / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Р.Е. Дилебашвили // Совместное издание журн. «Вестник Московского городского пед. ун-та» и журн. «Вестник Марийского гос.ун-та».

Серия «Информатика и информатизация образования». – 2008 - №1 (11). - С.158-114. Хабибуллин Р.Г. Информационные технологии как инструмент подготовки специалистов автомобильного профиля // Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев // Совместное издание журн. «Вестник Московского городского пед. ун-та» и журн. «Вестник Марийского гос.ун-та».

Серия «Информатика и информатизация образования». – 2008 - №1 (11). - С.173-115. Хабибуллин Р.Г. Совершенствование системы управления предприятием фирменного сервиса автомобильной техники / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова // Транспорт Урала. Научнотехнический журнал. – 2008. - №2(17). - С.98-116. Хабибуллин Р.Г. Роль социального партнерства в формировании системы непрерывного образования для подготовки персонала для автомобильной отрасли / Г.В.Маврин, Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, А.Х.Ахметшин, Г.Н.Ахметзянова //Вестник Казанского технологического университета. – 2008. - №5,ч.II, г. - С.239-217. Хабибуллин Р.Г. Использование информационной системы как инструмента повышения надежности автомобильной техники / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, А.И.Беляев, Э.М. Мухаметдинов // Транспорт. Наука, техника, управление. РАН. ВИНИТИ. – 2009. - №5. - С.21-18. Хабибуллин Р.Г. Модель функционирования системы текущего ремонта автомобилей / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Д.М.Лысанов // Автомобильная промышленность. – 2009. - №12. - С.26-19. Хабибуллин Р.Г. Формирование информационной компетентности при подготовке специалистов автомобильного профиля/ Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Г.Н.Ахметзянова //Вестник Казанского технологического университета. – 2009. - №3. - С.159-120. Хабибуллин Р.Г. Методические основы рационального развития автомобильного сервиса / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Д.М.Лысанов // Автомобильная промышленность. - 2010. - № 1. - С.32-21. Хабибуллин Р.Г. Экономико-математическое моделирование размещения предприятий автосервисной сети / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Д.М.Лысанов // Автомобильная промышленность. - 2010. - №9. - С.4-22. Хабибуллин Р.Г. К вопросу о формировании интегрированной инновационной системы непрерывного образования для подготовки и переподготовки конкурентоспособных специалистов автомобильного профиля / Г.В.Маврин, Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Г.Н.Ахметзянова // Вестник Казанского технологического университета. - 2010. - №5. - С.278-223. Хабибуллин Р.Г. Повышение надежности автомобильной техники на основе системного анализа / А.С.Исхаков, И.В.Макарова, Р.Г.Хабибуллин // Вестник академии военных наук. – 2011.

- №2. – С. 174-124. Хабибуллин Р.Г. Реализация механизма обратной связи при управлении поставками в системе фирменного сервиса автомобилей / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.И. Беляев, П.А. Буйвол, Р.А. Козадаев // Перспективы науки. Тамбов. - 2011. - № 1 (16). – С. 77-81.

25. Хабибуллин Р.Г. Применение методов статистического анализа для повышения эффективности управления дилерско-сервисной сетью / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, П.А. Буйвол, Л.М.

Мухаметдинова // Транспорт: наука, техника, управление. - 2011. - № 3. – С. 44-47.

26. Хабибуллин Р.Г. Применение современных методов моделирования и управления для повышения эффективности системы фирменного сервиса автомобилей / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев, Э.И. Беляев, П.А. Буйвол // Вестник ИжГТУ. - 2011. - №1 (49). – С. 118-121.

27. Целевая подготовка для автомобильной отрасли // Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Г.Н.

Ахметзянова // Мир транспорта. – 2011. – № 2. – С.172-174.

28. Опытно-экспериментальная работа по проверке эффективности педагогической системы формирования профессиональной компетентности в процессе непрерывного образования работников автомобильного профиля / Г.Н.Ахметзянова, Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова // Перспективы науки. – 2011. – №7 (22). – С.23-28.

29. Хабибуллин Р.Г. Автоматизация составления структуры гарантийного комплекта запасных частей // Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Р.А.Козадаев, А.И.Беляев, Э.И.Беляев // Автомобильная промышленность. - 2011. - №3, С.19-30. Хабибуллин Р.Г. Модернизация и производство двигателей для восстановления машиннотракторного парка агропромышленного комплекса / А.А.Макушин, А.А.Гафиятуллин, Р.Г.Хабибуллин // Вестник академии военных наук. - 2011. - №2 (35). – С.59-31. Хабибуллин Р.Г. Разработка методов повышения эффективности системы фирменного сервиса грузовых автомобилей / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Л.М. Мухаметдинова, Д.Ю. Шакирова, Р.А. Козадаев // Автотранспортное предприятие. – 2011. – №8. – С.40-42.

32. Хабибуллин Р.Г. Оптимизация стратегии взаимодействия с поставщиками запасных частей в системе фирменного сервиса / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Р.А.Козадаев, Э.И.Беляев, П.А.

Буйвол // Автотранспортное предприятие. – 2011. – №9. – С.24-28.

33. Хабибуллин Р.Г. Эффективность системы фирменного сервиса как один из факторов устойчивости производственной системы / И.В.Макарова, Р.Г.Хабибуллин, Л.М.Мухаметдинова, Д.Ю. Шакирова, Р.Ф.Зиганшина // Вестник ЮРГТУ (серия "Социально-экономические науки").

2011. - №3. – С.110-1Статьти в иностранных журналах 34. Хабибуллин Р.Г. Information competence formation characteristics while preparation of specialists of the automobile profile / R.Khabibullin, I.Makarova, G.Mavrin, G.Akhmetzyanova, A.Akhmetshin // Transport problems. International Scientific Journal, Gliwice. 2009 Volume 4 Issue 4, p.43-35. Хабибуллин Р.Г. The simulation experiment as a means of the transport systems optimization / R.Khabibullin, I.Makarova, A.Belyaev, P.Buyvol // Problemy Transportu: Scientific Journal. – Gliwice:

Wydawnictwo Plitechniki lskiej, Volume 5, Issue 3, 2010. – P. 43-48.

36. Хабибуллин Р.Г. The role of education and business integration in new formation specialists’ forming / I.Makarova, R.Khabibullin, A.Belyaev, P.Buyvol // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives, Volume 9, Part 1. - pp. 199-205 – ISSN 1313-2571, Published at:

http://www.science-jornals.eu 37. Хабибуллин Р.Г. To the question of forming informational competence while preparing automotive profile specialists / I.Makarova, R.Khabibullin, G.Mavrin, G.Akhmetzyanova // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives, Volume 9, Part 1. - pp. 206-211 – ISSN 13132571, Published at: http://www.science-jornals.eu Монографии и учебные пособия 38. Хабибуллин Р.Г. Основы формирования фирменной системы технического обслуживания и ремонта автомобилей (на примере автоцентров КАМАЗ) / Р.Г. Хабибуллин. - Набережные Челны:

ИНЭКА, 2006. – 211 с.

39. Хабибуллин Р.Г. Оптимизационные и имитационные модели на автомобильном транспорте и в автосервисе: Учебное пособие. (Гриф УМО «Допущено») / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Д.М. Лысанов, Э.М. Мухаметдинов - Набережные Челны: Изд. КамПИ, 2005. Ч.1 – 161с.

40. Хабибуллин Р.Г. Оптимизационные и имитационные модели на автомобильном транспорте и в автосервисе: Учебное пособие. (Гриф УМО «Допущено») / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Д.М. Лысанов, Э.М. Мухаметдинов - Набережные Челны: Изд. КамПИ, 2005. Ч.2 – 112с.

41. Хабибуллин Р.Г. Формирование системы непрерывного образования для подготовки персонала автомобильного профиля на основе проблемно-целевого подхода / В.Г Шибаков, Г.В.Маврин, Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Г.Н. Ахметзянова, А.Х. Ахметшин // Менеджмент качества и инновации в образовании: региональный аспект. колл. моногр. В 2-х т. М.: изд-во РГТЭУ, 2010. Том 1, раздел 2, С.282-342. Хабибуллин Р.Г. Функционирование системы фирменного сервиса автомобильной техники с использованием научно-управленческих решений / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова // Теория и практика инновационной экономики: колл. моногр./ НИЦ «Стратегия». – М.: МАКС-Пресс, 2011.

– С.83-114.

43. Хабибуллин Р.Г. Учет экологических факторов при размещении предприятий автосервиса.

Методика. Имитационная модель. LAP LAMBERT Academic Publishing. 2011. – 148 с.

Зарегистрированные программные средства и патенты:

44. Прогресс – Автосервис. Свидетельство о регистрации электронного ресурса №14234 от 07.10.2009 г. /Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М.Мухаметдинов, А.И. Беляев// – М.:

ОФЭРНИО, 2009.

45. Прогресс-Гаркомплект. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010617427 от 10.11.2010 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев, Р.А. Козадаев, Э.И.Беляев // М. – Роспатент. 2010.

46. Программа для структуризации списка деталей. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010617426 от 10.11.2010 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И.

Беляев, Р.А. Козадаев, Э.И.Беляев // М. – Роспатент. 2010.

47. Имитационная модель дилерско-сервисного автоцентра Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011611548 от 16.02.2011 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев // М. – Роспатент. 2011.

48. Имитационная модель автомобильной дилерско-сервисной сети (программа). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011611455 от 14.02.2011 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, П.А. Буйвол // М. – Роспатент. 2011.

49. Анализ движения запасных частей. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011615384 от 12.05.2011 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.И.Беляев, П.А. Буйвол // М. – Роспатент. 2011.

50. As Network Logic. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011614047 от 25.05.2011 г. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Г.В.Маврин, В.Г.Маврин // М. – Роспатент. 2011.

51. Программа определения комплексного показателя конкурентоспособности сервисных предприятий Свидетельство о регистрации электронного ресурса №17398 от 06.09.2011 г. / И.В.

Макарова, Р.Г. Хабибуллин, П.А. Буйвол, Л.М.Мухаметдинова, Д.Ю. Шакирова // – М.:

ОФЭРНИО, 2011.

52. Подшипник скольжения. Патент на полезную модель №90511 от 10.01.10 г.Бюл.№1 / А.С.

Денисов, А.Т. Кулаков, Р.Г. Хабибуллин, И.А.Сахапов, О.А.Кулаков // М. – Роспатент. 2010.

Статьи в сборниках научных трудов, докладов и материалов научных конференций:

53. Хабибуллин Р.Г. Исследование спроса на услуги по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей / Р. Г. Хабибуллин, Э. М. Мухаметдинов // Материалы II международной научнотехнической конференции «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств» – Пенза: ПГУАС, 2003. – С. 173-179.

54. Хабибуллин Р.Г. Технология гарантийного обслуживания автомобильной техники КАМАЗ / Р.Г. Хабибуллин, Э.М. Мухаметдинов // Труды III международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера» - Казань: КГТУ, 2003. - С. 1073 - 1076.

55. Хабибуллин Р.Г. Исследование надежности автомобилей в гарантийный период эксплуатации / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Э.М.Мухаметдинов // Материалы III международной научно-технической конференции «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств»– Пенза: ПГУАС, 2004. Ч. 1. – С. 104 – 110.

56. Хабибуллин Р.Г. Надежность транспортных средств как фактор повышения безопасности дорожного движения / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов // Сборник докладов шестой международной конференции «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах»- СПб.: СПбГАСУ, 2004. - С. 324 – 327.

57. Хабибуллин Р.Г. Изучение влияния факторов на изменение технического состояния автомобильной техники / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов // Материалы всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии в машиностроении и автомобилестроении» – Ижевск: ИжГТУ, 2005. – С. 80 - 83.

58. Хабибуллин Р.Г. Оптимизация организации процесса оказания услуг на предприятиях автомобильного сервиса / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев, В.А. Бабаев // Материалы научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения»– Пенза: ПГУАС, 2005. – С. 215 - 218.

59. Хабибуллин Р.Г. Изучение влияния фактора сезонности на изменение технического состояния автомобильной техники / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов // Сборник докладов VII Российской научно-практической конференции «Прогрессивные технологии в транспортных системах» – Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. – С. 320 - 326.

60. Хабибуллин Р.Г. Совершенствование управления системой гарантийного обслуживания автомобильной техники / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, Э.М.Мухаметдинов, А.И. Беляев // Материалы региональной научно-практической конференции «Проблемы эксплуатации систем транспорта»– Тюмень: ТюмГНГУ, 2006. – С. 283 - 289.

61. Хабибуллин Р.Г. Информационные технологии в управлении автотранспортными системами / Р.Г.Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев, В.А. Бабаев.// Материалы IV международной научно-технической конференции «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств»– Пенза: ПГУАС, 2006. Ч. 2. – С. 261 – 265.

62. Хабибуллин Р.Г. Совершенствование управления системой фирменного обслуживания автомобилей с помощью новых информационных технологий и математического моделирования / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев. // Материалы VI всероссийской научно-практической конференции «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике»- Оренбург: ГОУ ОГУ, 2007. – С. 344 - 347.

63. Хабибуллин Р.Г. Использование интегрированной информационной системы сервисного центра для исследования надежности автомобильной техники / Р.Г. Хабибуллин, И.В.Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев. // Сборник докладов VIII Российской научно-практической конференции «Прогрессивные технологии в транспортных системах»- Оренбург: ГОУ ОГУ, 2007.

– С. 304 - 309.

64. Хабибуллин Р.Г. Роль IT-технологий в решении вопросов повышения наджности автомобильной техники / Р.Г.Хабибуллин, И.В.Макарова, А.И. Беляев, Э.М.Мухаметдинов, Р.А. Козадаев. // Материалы международной научно-технической конференции «Проблемы и перспективы развития авиации, наземного транспорта и энергетики «АНТЭ-07» - Казань: Изд-во КГТУ, 2007. Т.

2. – С. 182 - 185.

65. Хабибуллин Р.Г. Проблемы формирования интегрированной информационной системы фирменного автоцентра / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев // Материалы V всероссийской научно-технической конференции «Политранспортные системы» – Красноярск: СФУ, 2007. – Ч. 1. – С. 31 - 36.

66. Хабибуллин Р.Г. Исследование надежности автомобильной техники в гарантийный период эксплуатации. / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев // Сборник материалов VI всероссийской научно-технической конференции «Проблемы и достижения автотранспортного комплекса»- Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. – С. 208 - 210.

67. Хабибуллин Р.Г. Информационная система предприятия как способ повышения надежности автомобиля / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев // Материалы V международной научно-технической конференции «Проблемы автомобильно-дорожного комплекса России» – Пенза: ПГУАС, 2008. Ч. 1. – С. 99 - 104.

68. Хабибуллин Р.Г. Имитационное моделирование деятельности автосервисного предприятия для поддержки принятия управленческих решений / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев // Материалы VII всероссийской научно – практической конференции «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике»– Оренбург: ОГУ, 2008. – С. 262-265.

69. Хабибуллин Р.Г. Имитационное моделирование организационно-технических систем на примере автосервисного предприятия / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, А.И. Беляев // Сборник трудов XV международной научно-технической конференции «Машиностроение и техносфера XXI века» – Севастополь: ДонГТУ, 2008. – Т. 2. – С. 248 - 251.

70. Хабибуллин Р.Г. Методика выработки рекомендаций по повышению безотказности автомобилей на основе анализа данных информационной системы дилерско-сервисного центра / Р.Г.

Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.М. Мухаметдинов, А.И. Беляев // Проблемы и перспективы развития автотранспортного комплекса: материалы I Всероссийской научно-практической (заочной) конференции. – Магадан: СВГУ, 2011. – С. 226-271. Хабибуллин Р.Г. Управление процессом поставок запасных частей в системе фирменного сервиса на зарубежных рынках / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Э.И. Беляев, А.А.Черемин // Материалы XVIII международной конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам. - Алушта. – М. МАИ-ПРИНТ. 2011. – С.121-123.

____________________________________________________________________________________________________________ Подписано в печать __.__.2011 г. Формат 60х84/16 Бумага офсетная Печать ризографическая Уч.-изд.л. 2,0 Усл.-печ.л. 2,0 Тираж 120 экз. Заказ 14Издательско-полиграфический центр Камской государственной инженерно-экономической академии —————————————————————————————————— 423810, г. Набережные Челны, Новый город, проспект Мира, 68/19;

тел./факс (8552) 39-65-99 e-mail: ic@ineka.ru







© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.