Невизначеність та її вплив на формування запасів запасних частин для забезпечення ефективності транспортних процесів
DOI:
https://doi.org/10.63341/vjmet/2.2024.74Ключові слова:
автотранспортні засоби; експлуатаційна надійність; запасні частини; невизначеність; ефективність; транспортний процесАнотація
Покращення ефективності транспортних процесів неможливе без удосконалення логістики управління запасами запасних частин. Функціонування логістичних процесів в ланцюгах постачань супроводжується значною невизначеністю та ризиками. Час, який менеджери витрачають на усунення порушень у ланцюгах постачання запасних частин через вплив невизначеності на автомобільному транспорті, становить від 20 % до 40 % загальних витрат часу на забезпечення логістичних процесів. Цей показник може бути знижений шляхом впровадження передових систем управління ланцюгами постачань, використання аналітики для прогнозування та запобігання проблемам, а також підвищення рівня співпраці з постачальниками. У статті розглянуто основні фактори формування попиту на запасні частини. Проаналізовано причини виникнення невизначеності та ризиків у ланцюгах постачань. Встановлено, що невизначеність чинників попиту на запасні частини може бути викликана рядом факторів, таких як коливання економічних умов, сезонні зміни, зміни в технології або навіть непередбачувані ситуації, як-от пандемії чи природні катастрофи. Ці фактори включають характеристики людини, технічні засоби, процеси функціонування та обслуговування, а також зовнішнє середовище. Для оптимального розподілу ресурсів для забезпечення надійності системи необхідно визначити пріоритетність впливових факторів. Оскільки багато з цих факторів є якісними та оцінюються експертно, це ускладнює застосування традиційних методів планування експерименту та регресійного аналізу, які зазвичай використовуються в статистичній теорії надійності систем «людина – машина». Аналіз джерел невизначеності в логістичних процесах ланцюгів постачань, методів їх зменшення, а також економіко-математичних методів підтримки прийняття рішень щодо структури та планування робіт у ланцюгах постачання дозволяє виділити ряд тенденцій та перспективних напрямків досліджень у цій сфері. Ці напрямки включають: необхідність формування та розвитку термінологічної бази, удосконалення методів прогнозування запасів запасних частин, розвиток стратегій управління ланцюгами постачань, мінімізацію ризиків у ланцюгах постачань та пошук балансу між ефективністю та стійкістю систем управління запасами
Посилання
Snytiuk, V.E. (2008). Forecasting. Models. Methods. Algorithms. Kyiv: Maklaut.
Kashkanov, A.A., Buriak, V.V., & Moskaliuk, M.L. (2023). Aspects of logistic support of production processes of road transport enterprises of Ukraine. In Materials of the XVI international scientific and practical conference “Modern technologies and prospects for the development of road transport” (pp. 154-156). Vinnytsia: VNTU.
Kashkanov, V.A., Kashkanov, A.A., & Varchuk, V.V. (2017). Organization of road transport. Vinnytsia: VNTU.
Sharma R. (2023). Auto spare parts market research report 2032. Retrieved from https://dataintelo.com/report/global-auto-spare-parts-market?form=MG0AV3.
Industries & Markets. (n.d.). Retrieved from https://www.statista.com/studies-and-reports/industries-and-markets.
Kashkanov, A., & Moskaliuk, M. (2024). Methods of justification of spare parts stocks in the transport process management system. Journal of Mechanical Engineering and Transport, 10(1), 68-74. doi: 10.31649/2413-4503-2024-19-1-68-74.
Bondarenko, E., Dryuchin, D., Goncharov, A., Bulatov, S., & Feklin, E. (2023). Improving the efficiency of vehicle operation by defining the organizational and methodological parameters of the spare parts incoming inspection system. In A. Guda (Ed.) Networked control systems for connected and automated vehicles. NN 2022. Lecture notes in networks and systems (Vol. 509, pp. 1083-1089). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-11058-0_110.
Kashkanov, A.A., & Bilichenko, V.V. (2004). Operation and maintenance of transport machines. Vinnytsia: VNTU.
Strelnikov, V.P., & Strelnikov, P.V. (2022). Defining the nomenclature of the spare parts sets and calculating the number of single sets of spare parts. Mathematical Machines and Systems, 2, 83-90. doi: 10.34121/1028-9763-2022-2- 83-90.
Subochev, O.I., Zavaliy, T.A., & Pogorelov, M.G. (2019). Improving the provision of spare parts for service enterprises. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 1(32), 58-67. doi: 10.32515/2664-262X.2019.1(32).58-67.
Antoniuk, O.P. (2021). Improving the process of providing spare parts for rolling stock of a motor transport enterprise. (Doctoral dissertation, Zhytomyr Polytechnic State University, Zhytomyr, Ukraine).
Mika, S., & Pei, E. (2023). Additive manufacturing processes and materials for spare parts. Journal of Mechanical Science and Technology, 37, 5979-5990. doi: 10.1007/s12206-023-1034-0.
Kaya, B., Karabağ, O., & Fadıloğlu, M.M. (2024). Maintenance decision and spare part selection for multi-component system. In: N.M. Durakbasa & M.G. Gençyılmaz (Eds.) Industrial engineering in the Industry 4.0 era. (pp. 443-453). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-53991-6_34.
Kashkanov, V.A., Kashkanov, A.A., & Kuzhel, V.P. (2020). Information systems and technologies in road transport. Vinnytsia: VNTU.
Burennikov, Yu.A., Kashkanov, A.A., & Rebedailo, V.M. (2009). Rolling stock of road transport: workflow processes and calculation elements. Vinnytsia: VNTU.
Wang, Q., Liu, C., Zheng, M., Wang, D., & Pan, E. (2024). Integrated planning of multiple spare parts inventory, warranty, and service engineers for a service-oriented manufacturer. In IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 22, 788-801. doi: 10.1109/TASE.2024.3354422.
Raaymann, S., & Spinler, S. (2024). Measuring supply chain resilience along the automotive value chain – a comparative research on literature and industry. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 192, article number 103792. doi: 10.1016/j.tre.2024.103792.
Kashkanov, A.A. (2020). Methodology for assessing and reducing uncertainty in the tasks of automotive technical examination of road accidents. Journal of Mechanical Engineering and Transport,1(11), 71-78. doi: 10.31649/2413- 4503-2020-11-1-71-78.
Rotshtein, A., & Rakytianska, H. (2012). Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis. Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-642-25786-5.
Boylan, J., & Syntetos, A. (2021). Intermittent demand forecasting: Context, methods and applications. Hoboken: John Wiley & Sons. doi: 10.1002/9781119135289.
Bacchetti, A., & Saccani, N. (2012). Spare parts classification and demand forecasting for stock control: Investigating the gap between research and practice. Omega, 40(6), 722-737. doi: 10.1016/j.omega.2011.06.008.
Woźniakowski, T, Jałowiecki, P, & Zmarzłowski, K. (2018). ERP systems and warehouse management by WMS. Information System in Management, 7(2), 141-151. doi: 10.22630/ISIM.2018.7.2.6.
Eaves, A.H.C., & Kingsman, B.G. (2004). Forecasting for the ordering and stock-holding of spare parts. The Journal of the Operational Research Society, 55(4), 431-437.
Rotshtein, A., Katielnikov, D., & Kashkanov, A. (2019). A fuzzy cognitive approach to ranking of factors affecting the reliability of man-machine systems. Cybernetics and Systems Analysis, 55, 958-966. doi: 10.1007/s10559-019-00206-8.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
