Одним из важнейших критериев эффективности эксплуатации автотранспортных средств является их надёжность.
Повышение уровня надёжности автотранспортных средств при минимуме затрат — основная задача технической службы автомобильного транспорта.
Исследованием надёжности различных систем занимается основанная на математическом аппарате теории вероятностей и математической статистики, теория надёжности. Большой вклад в развитие теории надёжности внесли советские учёные Б.В. Гнеденко, А.Н. Шишонок. Применение этой теории даёт знания, необходимые для эффективной организации работы автомобильного транспорта.
В нашей стране распространена стратегия по которой технические обслуживания проводятся планово, а ремонт по потребности. При такой стратегии организации ремонта полностью вырабатывается ресурс детали, агрегата. Но при этом повышается число отказов, что ведёт к увеличению затрат на восстановление, происходит неравномерная загрузка зоны ремонта, когда число требований, то увеличивается до максимального, то наблюдается недозагрузка зоны, при этом увеличиваются затраты и снижается производительность и качество труда.
В качестве альтернативы стратегии восстановления по потребности разрабатываются методы организации планово — предупредите-льного ремонта [6] по состоянию. Рядом учёных разработаны методы определения эффективности применения стратегии планово — предупредительного ремонта, формирование видов плановых ремонтов, определение количественных показателей с учётом оптимального выбора [7].
Формирование структуры производственно-технической базы оказывает не меньшее влияние на надёжность и эффективность эксплуатации автотранспортных средств, чем правильный выбор стратегии.
В данное время применяется методика расчёта основных показателей функционирования предприятий автомобильного транспорта, основанная на нормируемом объёме работ, который приводится к отличным условиям эксплуатации от базового рядом коэффициентов. Применение усреднённых нормативов и коэффициентов, зачастую не точно отражающих реальные условия эксплуатации, без учёта изменения надёжности автотранспортных средств, приводит к ошибочным результатам, которые предопределяют неоправданные затраты. Использование же математического аппарата теории массового обслуживания [8,9] с привлечением данных полученных при использовании надёжности в реальных условиях эксплуатации, даёт правильную оценку потребности в элементах производственно-технической базы, запасных частях, материальных затрат.
Теория массового обслуживания постоянно развивает и совершенствует методики моделирования и оптимизации различных систем массового обслуживания. Этой теме посвящено немало работ.
В работе [8] рассматриваются вопросы исследования операций и их приложений. Для систем, которые трудно поддаются аналитическим исследованиям, предполагается имитационной модели основанной на методе Монте-Карло. Метод Монте-Карло требует данных о закономерностях изменения состояния системы, предлагает применение ЭВМ, так как ручной счёт трудоёмок и весь эффект от применения ручного счёта пропадает.
В работе [10] предлагается рассмотреть вопрос применения стоимостных моделей. Для вывода требуемых расчётов приводится система уравнений, отражающая взаимосвязи между прибылью и потерями за счёт использования каждого дополнительного узла обслуживания. Метод позволяет подобрать оптимальное число узлов. Структура АСУ отлична от структуры системы ремонта в АТП.
В работе [11] рассматривается задача по повышению уровня надёжности однолинейных систем с надёжным обслуживающим прибором, резервированием времени на обслуживание или информационным резервом. Рассматриваются аналитические модели представленных систем с ограничением на длину очереди и времени ожидания, и без ограничения. Приведён вывод производящей функции длины очереди.
Дополнительные данные о надёжности обслуживающего прибора не всегда можно получить.
Авторами [12] предложен алгоритм замкнутой сети в постановке задачи: минимальные затраты при ограниченной интенсивности обслуживания или максимальная интенсивность при ограниченных затратах.
Замкнутость системы и ограничения на постановку задачи сужают область применения данного алгоритма.
