ІНЖЕНЕРНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ МОНІТОРИНГУ ТЕХНІЧНОЇ ГОТОВНОСТІ ЗЕРНОЗБИРАЛЬНОГО КОМБАЙНА НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ЙОГО МАШИНОВИКОРИСТАННЯ

Ключові слова: амортизація, діагностування, технічний сервіс, сільськогосподарська машина

Анотація

В статті сформульовані методичні засади підвищення ефективності технічного сервісу сільськогосподарської техніки підприємств АПК на базі її інформаційного забезпечення. Розроблена структура технічного сервісу районного рівня з урахуванням сучасних особливостей, перспектив розвитку та вимог до матеріально-технічного забезпечення, технічного обслуговування та ремонту сільськогосподарської техніки. На підставі проведених досліджень процесів руху та обробки внутрішньої інформації було визнано доцільним, за її відбору, використовувати метод комбінованого анкетного та вибіркового обстеження. Що ж до методики відбору зовнішньої інформації, то цьому випадку передбачається вести відбір за якісним складом інформації з допомогою експертних оцінок. Формування експертної групи проводилося за критерієм максимальної узгодженості думок її членів, за умови, що експерти, що залучаються, мають високий ступінь компетентності в предметній галузі. В статті проведені дослідження виробничої діяльності підприємств технічного сервісу рекомендується використовувати локальні комп’ютерні мережі, що включають автоматизоване робоче місце фахівців, що дозволяє здійснювати оперативне керівництво всіма ланками технічного процесу з обслуговування та ремонту машин. На основі розроблених методик створено програмний продукт для швидкого пошуку необхідної та достатньої інформації фахівцю чи керівнику підприємства технічного сервісу. В результаті реалізації розроблених та впроваджених на підприємствах технічного сервісу вищезазначених заходів було отримано наступні практичні результати: трудомісткість при проведенні першого зменшилася в середньому на 7,8%, при другому на 8,2%, при сезонному на 9% та при поточному ремонті на 22%. Отримано закономірність залежності часу, що витрачається на технічне обслуговування та ремонт від повноти інформації показує, що чим повніше база даних, тим менше часу витрачається на прийняття рішень та проведення робіт. Таким чином, на підставі проведених досліджень у статті можна констатувати, що при переході сільгосппідприємств на стратегію обслуговування за станом машин – на основі безрозбірного діагностування і при використанні в технологіях технічного сервісу розробленої методики, трудомісткість усіх видів робіт може бути значно знижена, в середньому на 20-25%, а частота відмов складової частини може становити лише 1%.

Посилання

1. Aven, T. (2016). Risk assessment and risk management: review of recent advances on their foundation. European Journal of Operational Research, 253(1): 1–13.
2. Chen, Y., Mao, E., Li, W., & Chen, J. (2020). Design and experiment of a high-clearance self-propelled sprayer chassis. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 13(2): 71–80.
3. Corinne, B., & José, R. (2017). Estimating the Hurst parameter. Statistical Inference for Stochastic Processes. Springer Verlag, 10(1): 49–73.
4. Erokhin, M., Pastukhov, A., & Kazantsev, S. (2019). Operability assessment of drive shafts of John Deere tractors in operational parameters. Engineering for Rural Development, 18: 28–33.
5. Gurcanli, E., Bilir, S., & Sevim, M. (2015). Activity based risk assessment and safety cost estimation for residential building construction projects. Safety Science, 80: 1–12.
6. Gyansah, L., & Ansah, A. (2020). Fatigue crack initiation analysis in 1060 steel. Research journal of applied sciences engineering and technology, 4(2): 319–325.
7. Hrynkiv, A., Rogovskii, I., Aulin, V., Lysenko, S., Titova, L., Zagurskіy, O., & Kolosok, I. (2020). Development of a system for determining the informativeness of the diagnosing parameters of the cylinder-piston group of the diesel engines in operation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (5(105)): 19−29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206073.
8. Khamidullina, E. A., Timofeeva, S. S., & Smirnov, G. I. (2017). Accidents in coal mining from perspective of risk theory. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 262: 012210.
9. Kuzmich, I. M., Rogovskii, I. L., Titova, L. L., & Nadtochiy, O. V. (2021). Research of passage capacity of combine harvesters depending on agrobiological state of bread mass. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 677: 052002. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/677/5/052002.
10. Kypris, O., Nlebedim, I., & Jiles, D. (2016). Measuring stress variation with depth using Barkhausen signal. Journal of Magnetism and Magnetic Materials – Science Direct, 407: 377–395.
11. Nadtochiy, O. & Titova, L. (2018). Simulation of agricultural processes. TEKA, 18(2): 39–49.
12. Najafi, P., Asoodar, M., Marzban, A., & Hormozi, M. (2015). Reliability analysis of agricultural machinery: A case study of sugarcane chopper harvester. AgricEngInt: CIGR Journal March, 17(1)1: 158–165.
13. Nazarenko, I., Dedov, O., Bernyk, I., Rogovskii, I., Bondarenko, A., Zapryvoda, A., & Titova, L. (2020). Study of stability of modes and parameters of motion of vibrating machines for technological purpose. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (7(108)): 71−79. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.217747.
14. Nazarenko, I., Mishchuk, Y., Mishchuk, D., Ruchynskyi, M., Rogovskii, I., Mikhailova, L., Titova, L., Berezovyi, M., & Shatrov, R. (2021). Determiantion of energy characteristics of material destruction in the crushing chamber of the vibration crusher. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(7(112)): 41–49. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239292.
15. Nykyforchyn, H., Lunarska, E., & Tsyrulnyk, O. (2019). Environmentally assisted “in-bulk” steel degradation of long term service gas trunkline. Engineering Failure Analysis, 17: 624–632.
16. Pisarenko, G., Voinalovych, O., Rogovskii, I., & Motrich, M. (2019). Probability of boundary exhaustion of resources as factor of operational safety for agricultural aggregates. Engineering for Rural Development, 18: 291–298.
17. Rejovitzky, E., & Altus, E. (2013). On single damage variable models for fatigue. International Journal of Damage Mechanics, 22(2) 2: 268–284.
18. Rogovskii, I. 2020. Algorithmicly determine the frequency of recovery of agricultural machinery according to degree of resource’s costs. Machinery & Energetics. Journal of Rural Production Research, 11(1): 155–162.
19. Rogovskii, I., Titova, L., Novitskii, A., & Rebenko, V. (2019). Research of vibroacoustic diagnostics of fuel system of engines of combine harvesters. Engineering for Rural Development, 18: 291–298.
20. Rogovskii, I. L., Titova, L. L., Voinash, S. A., Troyanovskaya, I. P., & Sokolova, V. A. (2021a). Change of technical condition and productivity of grain harvesters depending on term of operation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 720: 012110. https://doi.org/10.1088/1755-1315/720/1/012110.
21. Rogovskii, I. L., Titova, L. L., Gumenyuk Yu. O., & Nadtochiy O. V. (2021b). Technological effectiveness of formation of planting furrow by working body of passive type of orchard planting machine. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 839: 052055. https://doi.org/10.1088/1755-1315/839/5/052055.
22. Sánchez-Hermosilla, J., Rincón, V., & Páez, F. (2011). Field evaluation of a self-propelled sprayer and effects of the application rate on spray deposition and losses to the ground. Pest Management Science, 67(8): 942–947.
23. Shih-Heng, T., Ming-Hsiang, S., & Wen-Pei, S. (2018). Development of digital image correlation method to analyse crack variations of masonry wall. Sadhana, 6: 767–779.
24. Tyutrin, S. (2019). Improving reliability of parts of mounted mower according to monitoring results by fatigue gauges from tin foil. Engineering for rural development, 18: 22–27.
25. Voinalovych, O., Hnatiuk, O., Rogovskii, I., & Pokutnii, O. (2019). Probability of traumatic situations in mechanized processes in agriculture using mathematical apparatus of Markov chain method. Engineering for rural development, 18: 563–569.
26. Xi, L., & Songlin, Z. (2019). Changes in mechanical properties of vehicle components after strengthening under lowamplitude loads below the fatigue limit. Fatigue and Fracture of Engineering Materials and Structures, 32(10): 847–855.
27. Yezekyan, T., Marinello, F., Armentano, G., Trestini, S. & Sartori, L. (2020). Modelling of harvesting machines’ technical parameters and prices. Agriculture, 10(6): 194–204.
28. Zou, F., Kang, J. & Ji, G. (2017). Hydrostatic driving system for self-propelled sprayer. Engineering Journal, 26(3): 12–18.
29. Zubko, V., Sirenko, V., Kuzina, T., Koszel, M., & Shchur, T. (2022). Modelling wheat grain flow during sowing based on the model of grain with shifted center of gravity. Agricultural Engineeringthis link is disabled, 26(1): 25–37.
Опубліковано
2023-04-07
Як цитувати
Тітова, Л. Л. (2023). ІНЖЕНЕРНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ МОНІТОРИНГУ ТЕХНІЧНОЇ ГОТОВНОСТІ ЗЕРНОЗБИРАЛЬНОГО КОМБАЙНА НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ЙОГО МАШИНОВИКОРИСТАННЯ. Вісник Сумського національного аграрного університету. Серія: Механізація та автоматизація виробничих процесів, (4 (50), 127-136. https://doi.org/10.32845/msnau.2022.4.19

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають