ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработка автоматизированного комплекса диспетчеризации строительных и дорожных машин на распределенных производственных объектах

Авторы

  • Виктория Алексеевна Архипова Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, 119991, г. Москва, Ленинский проспект, д. 65, корп. 1

Как цитировать

ГОСТ Архипова В. А. Разработка автоматизированного комплекса диспетчеризации строительных и дорожных машин на распределенных производственных объектах // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 8. С. 276-290. DOI: 10.25726/o7434-9994-2796-x
APA Архипова, В. А. (2026). Разработка автоматизированного комплекса диспетчеризации строительных и дорожных машин на распределенных производственных объектах. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(8), 276-290. https://doi.org/10.25726/o7434-9994-2796-x

Аннотация

Парк строительных и дорожных машин российских организаций эксплуатируется при среднем уровне использования производственных мощностей около 56% и высокой доле техники, выработавшей амортизационный срок, что задаёт разрыв между наличным ресурсом парка и фактической выработкой. Регуляторный контур цифровизации строительства выстроен вокруг информационной модели объекта капитального строительства и не охватывает оперативные данные о работе машин; требования к бортовой навигационно-связной аппаратуре распространяются на колёсные транспортные средства и не затрагивают самоходные машины, состоящие на учёте в органах гостехнадзора. Цель работы – разработка структуры и количественное обоснование параметров автоматизированного комплекса диспетчеризации, обслуживающего парк машин на нескольких пространственно разнесённых участках. Применены дискретно-событийное имитационное моделирование годового цикла эксплуатации с 10 000 итераций по методу Монте-Карло, факторное разложение приращения наработки методом цепных подстановок и расчёт дисконтированного эффекта по трём вариантам архитектуры комплекса. На модельном парке из 37 машин, распределённых по семи участкам, средневзвешенная годовая наработка возрастает с 929,8 до 1171,6 маш.-ч, коэффициент использования парка – с 0,465 до 0,586. Факторное разложение относит 40,6% приращения к росту технической готовности и 59,4% – к внутрисменному использованию. Сокращение среднего времени согласования переброски машины ниже 26 мин приращения уже не даёт: ограничение переходит на транспортное плечо протяжённостью около 96 км. Полная архитектура с предиктивной диагностикой даёт чистый дисконтированный доход 16,85 млн руб. против 16,50 млн руб. у варианта без неё, требуя при этом на 69,5% больших капитальных вложений. Преобладание внутрисменного фактора над фактором технической готовности означает, что резерв выработки парка сосредоточен в диспетчерском контуре планирования и согласования, а диагностический контур выполняет по отношению к нему подчинённую роль и насыщается заметно быстрее.

Ключевые слова

диспетчеризация строительных машин распределённые производственные объекты автоматизированный комплекс спутниковый мониторинг коэффициент внутрисменного использования техническая готовность парка имитационное моделирование эксплуатационная производительность

Библиографические ссылки

Владимиров Д.Я., Клебанов А.Ф., Кузнецов И.В. Цифровая трансформация открытых горных работ и новое поколение карьерной техники // Горная промышленность. 2020. № 6. С. 10-12.

Журавлев А.Г., Глебов И.А., Черепанов В.А. К вопросу повышения производительности и технической готовности мощных отечественных экскаваторов // Проблемы недропользования. 2023. № 4 (39). С. 76-88.

Журавлев А.Г., Глебов И.А. Рациональные параметры внутрикарьерного автотранспорта при имитационном моделировании с частной оптимизацией по второстепенным факторам // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2025. № 10. С. 112-123.

Зорин В.А., Баурова Н.И., Степанов П.В., Стыскин М.М., Трегубов П.Г. Система распознавания и мониторинга технического состояния наземных транспортно-технологических машин // Технология металлов. 2021. № 5. С. 44-49.

Зорин В.А., Нгуен Чонг Минь. Прогнозирование остаточного ресурса гидромоторов строительных машин по результатам имитационного моделирования // Ремонт, восстановление, модернизация. 2023. № 3. С. 15-19.

Канищев А.Н., Борисов А.Е., Жабцев А.В. Оптимизация парка дорожно-эксплуатационной техники: параметры, влияющие на расчет эксплуатационной производительности машин и механизмов // Научный журнал строительства и архитектуры. 2025. № 2 (78). С. 98-105.

Лукманова И.Г., Ухалкин Е.В. Активизация внедрения технологий информационного моделирования в российской строительной отрасли // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 12. С. 2004-2014.

Масленников В.А., Канен М.Г.Ф. Проектирование организации производства строительных работ, выполняемых комплексами машин // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Материалы. Конструкции. Технологии. 2023. № 2 (26). С. 68-77.

Насибуллина Т.В., Новиков А.В., Паневников К.В., Писарев И.В. Рудник – позиционирование и мониторинг транспортных средств // Горная промышленность. 2020. № 1. С. 127-131.

Насибуллина Т.В. Выбор технологии передачи данных для построения цифрового рудника // Горная промышленность. 2023. № 6. С. 51-55.

Олейник П.П. Выбор строительной техники для пионерного освоения территорий // Промышленное и гражданское строительство. 2022. № 12. С. 29-36.

Севрюгина Н.С., Апатенко А.С., Владимирова Н.И., Архипов А.В. Индустрия 4.0 при оптимизации сервисной сферы поддержания работоспособного состояния транспортных и технологических машин // Ремонт, восстановление, модернизация. 2023. № 10. С. 15-21.

Сокольников В.В., Молодцов М.В. Информатизация организации строительного производства и оперативного управления // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19. № 6. С. 1006-1015.

Тихонова Т.С., Корчажкин М.Г., Бердников Л.А. Нормирование и контроль расхода топлива на автомобильном транспорте при помощи систем спутниковой навигации // Транспортные системы. 2020. № 1. С. 22-27.

Феклин Е.В. Оперативное управление системой технического обслуживания и ремонта автобусного парка // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19. № 4. С. 560-568.

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

61 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.