1. У роботі вирішена науково-технічна задача по формуванню раціональної структури парку вантажних автомобілів автотранспортних фірм, що працюють на сучасному ринку перевезень вантажів. 2. У роботі удосконалена математична модель визначення найбільш ефективних автомобілів на підставі критерію питомого прибутку. При виборі моделей вантажних автомобілів для обслуговування постійної клієнтури запропоновано оцінювати ефективність використання рухомого складу на підставі функцій приналежності нечіткій множині оптимальних автомобілів. Даний підхід дозволяє найбільш ефективно використовувати наявний парк рухомого складу й оцінити ефективність експлуатації альтернативних моделей вантажних автомобілів. У результаті впровадження даної розробки на ЗАТ «Автосервіс-2227» м. Харкова в зв'язку з використанням найбільш ефективних моделей автомобілів були скорочені витрати на експлуатацію на 12%, і як наслідок, зріс прибуток підприємства (упровадження розробки підтверджується відповідним актом). 3. Для визначення прогнозних значень попиту удосконалена модель, заснована на розрахунку нестаціонарних параметрів попиту. Розроблено і програмно реалізований алгоритм, що дозволяє генерувати вибірку значень попиту на прогнозовані періоди часу. Дана функція може використовуватися при моделюванні роботи автотранспортного підприємства. Упровадження розробленого програмного забезпечення на ПП «Скорик О.А.» (м. Харків) дозволило зменшити витрати, зв'язані з орендою автомобілів, на 10% (визначено потрібну на майбутній період кількість автомобілів на підставі отриманих за допомогою програмного забезпечення прогнозних значень обсягів перевезень). Упровадження даної розробки підтверджується відповідним актом. 4. Застосування при раціоналізації структури автопарку запропонованої імітаційної моделі дозволяє врахувати імовірнісний характер параметрів потоку замовлень і елементів транспортного процесу, у результаті чого розрахована структура буде найбільш повно відповідати параметрам попиту на ринку перевезень у регіоні. Використання розробленого програмного забезпечення підвищує ефективність управління процесом обслуговування разових заявок за рахунок оперативного прогнозування потреби в рухомому складі, що підтверджується актами впровадження на транспортних і виробничих підприємствах. 5. Розроблені залежності для визначення економічного ефекту від експлуатації парку з заданою структурою дозволяють оцінити збільшення прибутку в результаті раціоналізації структури парку вантажних автомобілів. Уперше розроблена методика оцінки ризику використання автопарку, що дозволяє визначити ефективну стратегію поводження підприємства на ринку вантажних автоперевезень. У результаті впровадження даної розробки на ЗАТ «Автосервіс-2227» м. Харкова визначена оптимальна стратегія поводження підприємства на ринку транспортних послуг, що дозволило мінімізувати ризики неотримання максимально можливого прибутку при обслуговуванні потоку заявок: відносний показник ризику був зменшений приблизно в 2 рази, а абсолютний показник збільшений у 5,5 разів. 6. Відповідно до запропонованої послідовності робіт з формування раціональної структури автопарку досліджена ефективність використання вантажних автомобілів. Отримані результати говорять про доцільність використання при перевезеннях заданих партій автомобілів найближчої більшої вантажопідйомності (дане положення використане в імітаційній моделі транспортного процесу при виборі вантажопідйомності автомобіля для знову надійшла заявки). 7. На підставі даних, отриманих у результаті експерименту, побудовані регресійні моделі залежності кількості груп автомобілів і оптимальної кількості автомобілів у кожній із груп від параметрів потоку разових замовлень. Моделі можуть бути використані для розрахунку оптимальної структури автопарку по відомих характеристиках параметрів потоку без застосування імітаційного моделювання транспортного процесу. Використання парку зі структурою, розрахованою по запропонованих моделях, дає в результаті більший економічний ефект (приблизно в 4,5 рази) і характеризується меншим ризиком неотримання максимального прибутку (коефіцієнт варіації приблизно в 2 рази менше) у порівнянні зі структурою, отриманої за відповідною методикою проф. А. І. Воркута. 8. Аналіз результатів експериментальних досліджень дозволив зробити наступні висновки. Оптимальна кількість груп автомобілів у структурі автопарку визначається середнім інтервалом надходження заявки, а також максимальними значеннями нульового пробігу і відстані доставки, при чому найбільш значимим показником є середній інтервал надходження заявки (зі збільшенням середнього інтервалу надходження заявки на 10% при середніх значеннях інших параметрів потоку оптимальна кількість груп автомобілів збільшується в середньому на 2,15%; при відповідному збільшенні максимального нульового пробігу кількість груп зростає на 0,77%, а при аналогічній зміні максимальної відстані доставки вантажу – на 1,47%). Найбільш значимим показником, що визначає потрібну кількість автомобілів, є середній інтервал надходження заявки і середня величина партії вантажу. Розроблені на підставі аналізу рекомендації мають практичну цінність і були використані при прийнятті оперативних управлінських рішень у процесі обслуговування потоку замовлень на перевезення вантажів на ВАТ «Світлофор» м. Дніпропетровськ, що підтверджується відповідним актом. |