ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ АВТОСЕРВИСНОГО ЦЕНТРА, ВЫПОЛНЯЮЩЕГО ОБРАБОТКУ ДЕТАЛЕЙ

АННОТАЦИЯ

В статье описана имитационная модель автомобильного сервисного центра, на базе которого организовано восстановление дефектных деталей. Такая модель может являться интеллектуальным ядром в контуре цифрового двойника управления. Она позволяет реализовать ресурсосберегающую стратегию развития автомобилестроительного предприятия.

ABSTRACT

The article describes a simulation model of an automotive service center, on the basis of which the restoration of defective parts is organized. Such a model can be an intelligent core in the circuit of a digital control twin. It allows you to implement a resource-saving strategy for the development of an automotive enterprise.

Ключевые слова: автомобиль, имитационная модель, сервисного центр, обработка деталей, цифровой двойник, работоспособность.

Keywords: car, simulation model, service center, parts processing, digital twin, operability.

Введение. Рост автомобильного парка и проблемы ресурсосбережения выдвигают новые требования к организации процессов в системе фирменного сервиса. Восстановление и повторное использование деталей существенно экономит ресурсы и сокращает выбросы углекислого газа, поэтому необходимо встраивать обработка в систему фирменного сервиса. При организации данного процесса для принятия обоснованных решений по формированию и развитию сервисной сети представляется целесообразной разработка цифрового двойника управления [1-3]. Его интеллектуальным ядром является имитационная модель сервисного центра.

Методология. В общем случае для цифрового двойника управления обязательно необходим требуемый объем исходных данных о реальном или прогнозируемом состоянии системы и прямая связь с объектом управления[4]. При оперативном управлении на этапе эксплуатации и модернизации цифровой двойник управления отслеживает состояние системы y(t),  и при критических отклонениях показателей ∆y = (∆у₁, ∆у₂,…, ∆у_n) вырабатывается управляющее воздействие Х_τ⁰, которое может носить рекомендательный характер для лица, принимающего решение, или напрямую воздействовать на управляемую систему (рис. 1).

Рисунок 1. Контур управления фирменным сервисным центром

Для реализации цифрового двойника на первом этапе необходимо разработать имитационную модель сервисного центра фирменной сети, что и было сделано в среде имитационного моделирования AnyLogic [2].  Практика показывает, что для повышения адекватности имитационных моделей целесообразно использовать гибридный подход. В нашем случае было использовано сочетание трех парадигм моделирования: дискретно-событийной (для задания логики технологических процессов обслуживания), агент ной и системно динамической (для задания индивидуальных характеристик агентов автомобилей, в том числе текущего пробега, момента отказа в рамках U-образной кривой надежности, момента возникновения потребности в техническом обслуживании, момента окончания жизненного цикла)[5].

Согласно логике, заложенной в имитационную модель, при обращении автомобиля в сервисный центр в случае проведения операций текущего ремонта помимо смазочно-регулировочных, контрольно-диагностических, смазочно-заправочных работ с определенной долей вероятности могут обнаруживаться дефекты в деталях, приводящие к невозможности их дальнейшего использования. Хотя часть таких деталей может быть только утилизирована или пойти на переплавку, некоторые детали могут быть подвергнуты операциям восстановления своих свойств и повторной установке на транспортное средство. Восстановление работоспособности может быть организовано либо с использование мощностей сервисного центра, центра по восстановлению либо завода-изготовителя. Если деталь не может быть восстановлена в условиях сервисного центра, она отправляется на склад для промежуточного хранения, и при появлении возможности партия таких деталей транспортируется по месту назначения (например, на подвижном составе, доставившем новые запасные части в сервисный центр)[6].

Поскольку ресурс восстановленных деталей ниже первоначального, они используются только при ремонте не гарантийных автомобилей по согласию владельца. Это задается в модели долей ремонтов с использованием исключительно новых деталей. Также в качестве первоначальных данных необходимо задать распределение по группам отказавших деталей и в рамках основных групп процент деталей, которые могут быть восстановлены, использованы в качестве вторичного сырья и утилизированы[7].

Имитационная модель позволяет отследить основные показатели функционирования: среднее время технического обслуживания и текущего ремонта, загруженность постов и рабочих, количество обслуженных автомобилей, прибыль. В ходе компьютерного эксперимента можно определить оптимальные значения некоторых параметров системы сервисного центра и оценить эффект от их изменений[8].

Следующий этап – дополнение имитационной модели информационной системой учета первичных данных, построение цифрового двойника управления.

Заключения. В перспективе это позволит проводить более корректное и обоснованное стратегическое планирование и оперативное управление, в том числе сократить потребление невозобновляемых ресурсов, снизить объемы отходов, обеспечить рост маневренности при формировании фонда запасных частей, сократить расходы на ремонт и порожние пробеги парка.

Список литературы:

1. Sarvar, I. (2021). Application of Intelligent Systems in Cars. International Journal of Innovative Analyses and Emerging Technology, 1(4), 78-80.
2. Sarvar, I., & Zokirxon, M. (2021). ROAD TRANSPORTATION ACCIDENTS WITH PARTICIPATION PEDESTRIANS. Universum: технические науки, (5-6 (86)), 62-65.
3. Sarvar, I., Abdujalil, P., Temurmalik, A., & Jahongir, K. (2021). ОPERATING CONDITIONS OF TRUCKS AND THE SAFETY OF THE TRANSPORT PROCESS. Universum: технические науки, (6-5 (87)), 42-45.
4. Sarvar, I., Azizbek, N., Behzod, S., & Raxmatillo, R. (2021). RESEARCH OF ADHESION STRENGTH OF COMPOSITE EPOXY MATERIALS FILLED WITH MINERAL WASTE OF VARIOUS PRODUCTIONS. Universum: технические науки, (6-5 (87)), 33-35.
5. Имомназаров С. К. и др. СИСТЕМА ПОДАЧИ АВТОМОБИЛЕЙ, РАБОТАЮЩИХ НА ГАЗЕ //Universum: технические науки. – 2022. – №. 5-4 (98). – С. 37-42.
6. Маннонов Ж. А. и др. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ И ВОПРОСЫ ИХ ЛОГИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ //Universum: технические науки. – 2022. – №. 6-3 (99). – С. 43-47.
7. Имомназаров С. К., Насриддинов А. Ш. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДВИГАТЕЛЕМ //Главный редактор: Ахметов Сайранбек Махсутович, д-р техн. наук; Заместитель главного редактора: Ахмеднабиев Расул Магомедович, канд. техн. наук; Члены редакционной коллегии. – 2022. – С. 34.
8. Разоков А.Я., Абдуганиев Ш.О. (2021). ДАТЧИК УРОВНЯ ТОПЛИВА. Универсум: технические науки, 12 (93), ISSN : 2311-5122 80-82