Прогнозирование количества автомобилей




ОБОСНОВАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАСЧЕТА

Общая характеристика ОАО ”Промтехмонтах” г. Гродно

ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно является грузовым автотранспортным предприятием, осуществляющим грузовые перевозки, как в городе, так и за его пределом. Подвижной состав ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно довольно разнообразен. Автомобильный парк составляют как отечественные автомобили, так и автомобили иностранного производства. Достаточно разнообразны и типы подвижного состава: бортовые грузовые автомобили, автобусы, автомобили самосвалы, и седельные тягачи с полуприцепами. Такое разнообразие подвижного состава позволяет удовлетворять потребностям и требованиям предприятия, обеспечивать перевозку грузов различного рода.

Под парком подвижного состава понимают все транспортные средства автотранспортного предприятия. Состав парка ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно на 01.07.2016г. находится в таблице 1.1.

 

Таблица 1.1 - Список подвижного состава ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно

Марка т/с Тип кузова Количество
     
VW Passat Легковая  
VW Caravelle -  
Газ 32023 Грузо-пассаж.  
Газ А22R22 -  
Газ 331043 -  
Пежо Партнер ПГП27 -  
VW Caddy -  
VW T5 -  
Маз 533605 Бортовой  
Марка т/с Тип кузова Количество
Газ 53 -  
Газ 3307 -  
КАМАЗ 65117 -  
МАЗ 437041 -  
МАЗ 54328 Тягач  
МАЗ 6430А8 -  
КАМАЗ 5410 -  
МАЗ 5337 КС3579  
КАМАЗ 6540 КС 55729  
МАЗ 6303А3 КС 55713-6К  
МЗКТ 700600 КС 65721-2  

Продолжение табл. 1.1

     
МАЗ 6303А3 КС 55713-6К  
МАЗ 5334 Автовышка ПМС-328  
ГАЗ 32213 Автобус  
ГАЗ А63R42 -  
ПАЗ 3204 -  
Неман 52012-060 -  
Неман 420224-11 -  
Львов 40414 Автопогрузчики  
Амкодор 211 -  
Manitou MRT 2540 -  
Итого: -  

 

Однако около половины подвижного состава ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно по возрасту превышает 10 лет, что увеличивает затраты и время на проведение ТО и ТР автомобилей, а так же уменьшает общий объем перевозок, что негативно сказывается на работе всего предприятия.

Характеристика подвижного состава ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно по возрасту приведена в таблице 1.2.

 

Таблица 1.2 - Возрастная характеристика подвижного состава ОАО ”Промтехмонтах” города Гродно

Возраст автомобиля Количество
До 3 лет  
От 3 до 5 лет  
От 5 до 8 лет  
От 8 до 10 лет  
Свыше 10 лет  

 

Причины модернизации ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно

 

В результате анализа состояния производственно-технической базы ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно был выявлен ряд недостатков:

- низок уровень механизации технологических процессов технического обслуживания и ремонта;

- недостаточный технический уровень проведения работ по ТО и ТР;

- применение устаревших технологических процессов и оборудования;

- невысокая степень использования имеющейся производственно-технической базы;

- большая доля используемого подвижного состава возрастом старше 10 лет;

Анализ данных недостатков позволяет говорить о необходимости модернизации ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно с целью успешного развития автотранспортного предприятия, и получения им стабильной прибыли.

 

Прогнозирование количества автомобилей

 

Для обоснования объема перевозок на перспективу проектирования проведен анализ работы ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно за 5 последних лет. Результаты анализа представлены в таблице 1.3.

 

Таблица 1.3 - анализ работы ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно

Наименование показателя Год
         
           
Чистая прибыль, тыс. р.          
Расходы, тыс. р.          
Затраты на ТО и ТР, тыс. р.          
Объем перевозок, тыс. т.км. 2050,5 4579,2 5689,9 6708,4 8287,2
Средняя зарплата, р.          
Коэффициент использования пробега 0,54 0,56 0,55 0,56 0,58
Коэффициент использования грузо-подъемности 0,78 0,76 0,8 0,78 0,82
Коэффициент технической готовности 0,82 0,82 0,84 0,86 0,84
Средне-суточный пробег, км. 216,4 220,2 222,5 226,4 223,1

 

           
Средняя продолжи-тельность рабочего дня, ч. 6,9 7,4 7,2 7,8 6,4

 

Из таблицы 1.3 видно, что объем перевозок, имеет тенденцию с каждым годом увеличиваться. Поэтому расчёт на перспективу 5 лет до 2022 года будет производиться с использованием методов математического моделирования.

Для этого изменение объема перевозок представляется в виде графика, представленного на рисунке 1.1, где по оси абсцисс откладывается значение анализируемого года, а по оси ординат - соответствующий объем перевозок.

 

 

Рисунок 1.1 - Изменение объема перевозок ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно за период с 2012 по 2016 год

 

По характеру получившейся кривой видно, что объем перевозок, начиная с 2012 года, с каждым годом увеличивается. Форма кривой близка к линейной, поэтому принимается решение использовать прогнозирующую функцию регрессии линейного вида.

 

y=a0+a1·t, (1.1)

 

где a0 и a1 - эмпирические параметры, которые находятся методом наименьших квадратов по формулам:

 

, (1.2)

 

, (1.3)

 

Данные, необходимые для вычисления эмпирических параметров математической модели прогнозируемого изменения объема перевозок, представлены в таблице 1.4.

 

Таблица 1.4 - Корреляционная таблица

xi yi, (объем перевозок, тыс. т.км.) xiyi xi2 yi 2
Кален-дарный год Условный год
    2050,5 2050,5    
    4579,2 9158,4    
    5689,9 17069,7    
    6708,4 26833,6    
    8287,2      
 

 

Подставляя в формулы (1.2) и (1.3) составляющие из таблицы 1.5 рассчитываются параметры:

,

 

.

Математическая модель для прогнозирования имеет следующий вид:

Qг=1082,26+1460,26t, (1.4)

где Qг - объем перевозок;

t - прогнозируемый период, лет.

Рассчитывается прогнозируемый годовой объем перевозок грузов на 2022 год (10-ый условный год):

Qг = 1082,26+1460,26 · 10 = 15684,86 тыс. т.км.

Производится корреляционный анализ, для того, чтобы ответить на вопрос, существует ли зависимость между х и у. Для оценки тесноты связи между х и y рассчитывается коэффициент парной корреляции:

 

, (1.5)

 

где - расчетное значение показателя по полученной модели;

- среднее значение показателя в экспериментальном временном ряду.

Расчетные данные для оценки коэффициента корреляции приведены в таблице 1.5.

 

Таблица 1.5-Расчетные данные для оценки коэффициента корреляции

, (объем перевозок, тыс. т.км.)
2050,5 1995,1 11645156,3 12026330,0 3069,16
4579,2 4720,1 781102,4 551900,0 19852,81
5689,9 5463,0 51483,6   51483,61
6708,4 6570,0 1551021,2 1551021,0 19154,56
8287,2 8494,0 7976105,6 29844369,0 42766,24
=5463,0   =22004864,1 =43973620,0 =136326,4

 

Коэффициент парной корреляции:

 

.

 

Значение R близко к единице, что говорит о наличии между х и у линейной функциональной зависимости.

Проверяется значимость R, для этого рассчитывается критерий Стьюдента:

 

, (1.6)

.

Табличное значение критерия Стьюдента tтабл. = 1,48. Так как tрасч. > tтабл., то можно судить о линейной зависимости между х и у.

Для оценки адекватности регрессионной математической модели применяется дисперсионный анализ. Основная его идея заключается в разбиении полной суммы квадратов:

 

, (1.7)

 

на два слагаемых:

, (1.8)

 

, (1.9)

 

где B - сумма квадратов регрессии, характеризует рассеивание значений Y, которое определяется изменением значения параметра Х;

C - остаточная сумма квадратов, которая характеризует неустранимое рассеивание Y относительно теоретической линии регрессии.

Критерий дисперсионного анализа (Фишера) основывается на сравнении B и C и сравнении его с теоретическим значением:

 

, (1.10)

 

где d - число коэффициентов регрессии в разработанной математической модели, в нашем случае d=2:

 

.

 

Табличное значение критерия Фишера Fтабл. = 3,5. Так как Fрасч. > Fтабл., то принятая математическая модель адекватна.

В связи с тем, что в Республике Беларусь имеется свой производитель грузовых автомобилей в лице предприятия МАЗ, которое в состоянии обеспечить всю республику автомобилями, то подвижной ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно предполагается обновить седельными тягачами, бортовыми и самосвалами за счет поступления автомобилей МАЗ. Для перевозки грузов в черте города предполагается принять автомобили меньшей грузоподъемности, чем те, которые выпускаются предприятием МАЗ.

Годовой грузооборот разделяется по моделям грузовых автомобилей в зависимости от объема перевозок и перевозимого груза. Выбранные модели грузовых автомобилей и процентное распределение годового объема перевозок представлены в таблице 1.6.

 

Таблица 1.6 - Тип грузовых автомобилей и процентное распределение годового грузооборота между ними на 2022 год

Тип автомобиля Марка автомобиля Процент перевозок, % Объем перевозок на 2017 год, тыс. т.км.
Бортовые МАЗ 533605   2632,2
Седельные тягачи с полуприцепами МАЗ-6430А8 с п/п МАЗ-81141   3524,9
Самосвалы МАЗ -5551   1958,5

 

Количество грузовых автомобилей каждого типа рассчитывается по формуле:

 

, (1.11)

 

где - годовой грузооборот всех автомобилей данного типа;

где - годовой грузооборот одного автомобиля данного типа.

Количество грузовых автомобилей каждого типа рассчитывается по формуле:

 

, (1.12)

 

где q - грузоподъемность автомобиля, тонн;

g - коэффициент использования грузоподъемности;

b - коэффициент использования пробега;

lcc - среднесуточный пробег;

Др.г. - число рабочих дней в году (Др.г.=255 дня);

aт - коэффициент технической готовности.

Коэффициенты g, b, aт и lcc принимаются по среднестатистическим данным, и планируется на перспективу.

Результаты расчетов сводятся в таблицу 1.7.

 

Таблица 1.7 - Количество грузовых автомобилей на 2022 год ОАО ”Промтехмонтаж” г. Гродно

Тип автомобиля Марка автомобиля q, тонн g b lcc, км at Аи
Бортовые МАЗ 533605 4.5 0,82 0,55   0,9  
Седельные тягачи с полуприцепами МАЗ-6430А8 с п/п МАЗ-81141   0,82 0,56   0,92  
Самосвалы МАЗ -5551   0,84 0,58   0,88  

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-06-30 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: