Календарные планы механизированных земляных работ строятся на детерминированных элементных сметных нормах, тогда как состав работоспособных машин, доступность захваток и время оборота транспорта меняются в пределах смены. Расхождение между нормативной моделью и изменчивостью производственной среды порождает организационные потери, величина которых до настоящего времени не получала количественной оценки, разделяющей вклад плановой и оперативной составляющих. Цель работы – измерить долю потерь производительности комплекта строительных машин, обусловленную интервалом между пересчётами распределения ресурсов, и установить, какие источники возмущений определяют её величину. Расчёт выполнен методом имитационного моделирования Монте-Карло на авторской модели комплекта из двух экскаваторов с ковшом 1,25 м³ и девяти автомобилей-самосвалов при объёме выемки 68 430 м³; сопоставлены декадное, сменно-суточное и двухчасовое перепланирование, вклад отдельных возмущений выделен методом последовательного отключения. Сокращение интервала перепланирования с декады до двух часов уменьшает среднюю продолжительность разработки выемки с 60,77 до 55,61 смены, повышает коэффициент использования ведущих машин по времени с 0,702 до 0,767 и сокращает среднее квадратическое отклонение продолжительности с 4,85 до 1,62 смены. Организационный простой ведущей машины снижается с 1,89 до 1,37 ч на смену при неизменной доле ремонтных простоев около 4%. Изменчивость транспортного цикла объясняет 19,8% расхождения, отказы машин и потеря фронта работ – свыше четырёх пятых. Полученный выигрыш во времени совпадает с выигрышем от добавления десятой транспортной единицы при декадном плане с точностью до 0,2%, что показывает количественную взаимозаменяемость организационной координации и физического доукомплектования парка. Период между поступлением данных о состоянии комплекта и пересчётом распределения ресурсов выступает самостоятельным источником потерь, отделимым от технического состояния машин и от точности сметных норм.
Construction schedules for mechanized earthworks rest on deterministic elemental estimating norms, whereas the set of operable machines, the availability of work faces and the haulage cycle time change within a single shift. The gap between the normative model and the variability of the production environment generates organizational losses whose magnitude has not been quantified in a way that separates the planning component from the short-interval control component. The study aims to measure the share of productivity losses of a construction machinery set attributable to the interval between successive reallocations of resources, and to identify the disturbance sources that govern this share. Monte Carlo simulation was performed on an author's model of a set comprising two excavators with a 1.25 m³ bucket and nine 20-tonne dump trucks for an excavation volume of 68,430 m³; ten-day, shift-based and two-hour rescheduling were compared, and the contribution of individual disturbances was isolated by sequential deactivation. Shortening the rescheduling interval from ten days to two hours reduces the mean duration of the excavation from 60.77 to 55.61 shifts, raises the time utilization factor of the leading machines from 0.702 to 0.767 and compresses the standard deviation of duration from 4.85 to 1.62 shifts. Organizational downtime of the leading machine falls from 1.89 to 1,37 hours per shift, while the share of maintenance downtime remains near 4%. Haulage cycle variability accounts for 19,8% of the discrepancy, machine failures and loss of work face for more than four fifths. The time gain obtained coincides, within 0,2%, with the gain from adding a tenth dump truck under ten-day planning, which demonstrates the quantitative interchangeability of organizational coordination and physical fleet expansion. The lag between the arrival of data on the state of the machinery set and the recalculation of resource allocation thus constitutes an independent source of losses, separable from the technical condition of the machines and from the accuracy of estimating norms.