agroengineeringАгроинженерияAgricultural Engineering (Moscow)2687-11492687-1130РГАУ-МСХА10.26897/2687-1149-2022-6-25-31agroengineering-386Research ArticleТЕХНИКА И ТЕХНОЛОГИИ АПКFARM MACHINERY AND TECHNOLOGIESСовершенствование методов резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники на основе генетических алгоритмовImproving the methods of reserving spare parts for agricultural machinery based on genetic algorithmshttps://orcid.org/0000-0002-4480-9659НикитченкоС. Л.NikitchenkoS. L.

НИКИТЧЕНКО СЕРГЕЙ ЛЕОНИДОВИЧ, канд. техн. наук, доцент 

Scopus Author ID: 57203408315 

344038, Ростовская область, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного Ополчения, д. 2

SERGEI L. NIKITCHENKO, PhD (Eng), Associate Professor 

Scopus Author ID: 57203408315 

2 Rostovskogo Strelkovogo Polka Narodnogo Opolcheniya Sq., Rostov-on-Don, 344038

binom_a@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0748-6096ГринченковД. В.GrinchenkovD. V.

ГРИНЧЕНКОВ ДМИТРИЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ, канд. техн. наук, доцент

Scopus Author ID: 57170803600

346428, Ростовская область, г. Новочеркасск, ул. Просвещения, д. 132

DMITRIY V. GRINCHENKOV, PhD (Eng), Associate Professor 

Scopus Author ID: 57170803600

132, Prosveshchenya Str., Novocherkassk, Rostov Region, 346428

grindv@yandex.ruРостовский государственный университет путей сообщенияРоссияRostov State Transport UniversityRussian FederationЮжно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. ПлатоваРоссияPlatov South-Russian State Polytechnic University named after M.I. PlatovRussian Federation2022161120222462531Copyright © Никитченко С.Л., Гринченков Д.В., 20232023Никитченко С.Л., Гринченков Д.В.Nikitchenko S.L., Grinchenkov D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://agroengineering.timacad.ru/jour/article/view/386

Бесперебойное использование сельскохозяйственной техники в период полевых работ обеспечивается поддержанием работоспособного состояния машин путём своевременного проведения технического обслуживания и оперативного устранения эксплуатационных отказов. Период неработоспособного состояния машин можно сократить при наличии на складе эксплуатирующего предприятия некоторого резерва запасных частей. При обосновании резерва, учитывающего целесообразность резервирования и расчёт потребного количества резервируемых частей, недостаточно изучены методы искусственного интеллекта. С целью обоснования метода резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники и определения эффекта от его производственного внедрения разработаны генетический алгоритм и программное обеспечение. Разработанный метод резервирования апробирован на сельскохозяйственном предприятии для обоснования сезонных резервов запасных частей комбайнов Дон-1500Б и TORUM. В информационной модели данных учитывались стоимость и количество потребляемых запасных частей по годам, количество машин, потребляющих запчасти в конкретный сезон работ, значения времени установки запчастей на машину и др. Применение генетического алгоритма позволило из 2500 наименований запасных частей выделить 66 наиболее значимых позиций, необходимых к резервированию на сезон уборки. Установлено, что метод резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники, основанный на применении генетического алгоритма в сочетании с базой данных, содержащей информацию о реальном потреблении запасных частей машинами не менее чем за 3 предыдущих года, позволяет снизить время простоя комбайнов в ожидании подвоза запчастей на 37%, увеличить дневную производительность комбайнов на 11,4%, коэффициент оперативной готовности комбайнов на 4,38%.

The uninterrupted use of agricultural machinery performing field operations is ensured by maintaining their working condition through timely maintenance and prompt elimination of operational failures. The period of inoperative state of machines can be reduced if there is a certain inventory stock of spare parts in the warehouse of the operating company. When determining the stock, taking into account the feasibility of the reservation and the calculation of the required number of the reserved parts, the methods of artificial intelligence are to be sufficiently studied. To justify the method of reserving spare parts for agricultural machinery and determine the effect of its industrial implementation, the authors developed a genetic algorithm and software. The developed reservation method was tested at an agricultural enterprise to determine seasonal reserves of spare parts for Don-1500B and TORUM combine harvesters. The designers of the information data model took into account the cost and quantity of consumed spare parts by year, the number of machines consuming spare parts in a particular work season, the time values for installing spare parts on a machine, etc. The use of the genetic algorithm made it possible to identify sixty-six of the most significant items out of 2,500 spare parts that need to be reserved for the harvesting season. It has been established that the method of reserving spare parts for agricultural machinery based on the use of the genetic algorithm in combination with a database containing information on the actual consumption of spare parts by machines for at least three previous years, can reduce the idle time of combines waiting for the delivery of spare parts by 37%, increase the daily productivity of combines by 11.4%, and increase the coefficient of the operational availability of combines by 4.38%.

сельскохозяйственная техниказапасная частьрезервированиегенетический алгоритмпрограмма для ЭВМзерноуборочный комбайнпроизводительностьпоказатель надёжностиagricultural machineryspare partreservationgenetic algorithmcomputer programcombine harvesterproductivityreliability indexReferencesЦарев Ю.А., Симон Д.В. Алгоритм управления запасами как метод управления эксплуатационной надежностью зерноуборочных комбайнов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 115. С. 263-283. EDN: VJLQYN.Tsarev Yu.A., Simon D.V. Algorithm of inventory management as a control method of operational reliability of combine harvesters. Politematicheskiy setevoy elektronniy nauchniy zhurnal Kubanskogo gosudarstvenno-go agrarnogo universiteta. 2016; 115: 263-283. (In Rus.)Никитченко С.Л., Гринченков Д.В. Математическое обеспечение информационной системы для резервирования запасных частей сельскохозяйственной техники // Фундаментально-прикладные проблемы безопасности, живучести, надёжности, устойчивости и эффективности систем: Материалы IV Международной научно-практической конференции. Елец, 2020. С. 374-379. EDN: ETZXPY.Nikitchenko S.L., Grinchenkov D.V. Mathematical support of an information system for reserving spare parts of agricultural machinery. Fundamental’no-prikladnye problemy bezopasnosti, zhivuchesti, nadozhnosti, ustoychivosti i effektivnosti sistem: Materialy IV mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. Yelets, 2020: 374-379. (In Rus.)Филатов М.И., Юсупова О.В. Формирование резерва запасных частей для ремонта транспортно-технологических машин // Вестник Оренбургского государственного университета. 2014. № 10 (171). С. 213-218. EDN: TPNRNR.Filatov M.I., Yusupova O.V. Formirovanie rezerva zapasnykh chastey dlya remonta transportno-tekhnologicheskikh mashin [Forming a reserve of spare parts for the repair of transport and technological machines]. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. 2014; 10 (171): 213-218. (In Rus.)Рязанова Е.С., Корчагина Е.В. Экономическая эффективность WMS-систем в складском хозяйстве // Неделя науки СПбПУ: Материалы научной конференции с международным участием. Санкт-Петербург, 2017. С. 106-108. EDN: YNABFX.Ryazanova E.S., Korchagina E.V. Economic efficiency of WMS systems in warehousing. Nedelya nauki SPbPU: Materialy nauchnoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem. Sankt-Peterburg, 2017: 106-108. (In Rus.)Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами: Пер. с англ. 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 304 с.Schreibfeder G. Efficient inventory management. Translated from English. 2nd ed. Moscow, Alpina Business Books, 2006. 304 р.Жуков О.В., Сазонов С.П., Оноприенко Ю.Г., Мершиева Г.А. Методика применения ABC/XYZ-анализа для целей управления запасами в ERP-системе предприятия // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2017. Т. 74, № 1. С. 477-484. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2017-1-477-484.Zhukov O.V., Sazonov S.P., Onoprienko Yu.G., Mershieva G.A. Methods of applying ABC/XYZ-analysis for the inventory management purposes within the ERP-system. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernykh tekhnologiy. 2017; 74(1): 477-484. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2017-1-477-484 (In Rus.)Рахутин М.Г. Перспективы применения нейросетей для прогноза расхода запасных частей гидрооборудования забойных машин // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2002. № 2. С. 147-148. EDN: MURJLZ.Rakhutin M.G. Prospects of using neural networks for forecasting the consumption of spare parts for downhole hydraulic equipment. Gorniy informatsionno-analiticheskiy byulleten’. 2002; 2: 147-148. (In Rus.)Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. 2-е изд. М.: Горячая линия – Телеком, 2013. 384 с.Rutkovskaya D., Pilin’skiy M., Rutkovskiy L. Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Translated from Polish by I.D. Rudinskiy. 2nd ed. Moscow, Goryachaya liniya – Telekom, 2013. 384 p. (In Rus.)Бабина О.И. Разработка оптимизационной имитационной модели для поддержки процессов планирования складских систем // Компьютерные исследования и моделирование. 2014. Т. 6, № 2. С. 295-307. EDN: SITETL.Babina O.I. Developing a simulation optimization model for supporting the planning of warehouse systems. Komp’yuternye issledovaniya i modelirovanie. 2014; 6(2): 295-307. (In Rus.)Проталинский О.М., Щербатов И.А., Проталинская Ю.О. Интеллектуальное управление производственными активами в энергетике // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика: Материалы 1-й Международной научно-практической конференции. М.: ГУУ, 2017. С. 5-10. EDN: YVMQVB.Protalinskiy O.M., Shcherbatov I.A., Protalinskaya Yu.O. Intelligent management of production assets in the energy sector. Shag v budushchee: iskusstvenniy intellekt i tsifrovaya ekonomika: Materialy 1-y Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. Moscow, GUU, 2017: 5-10. (In Rus.)Сердюков В.И., Сердюкова Н.А., Шишкина С.И. Повышение безотказной работы изделий с использованием элементов искусственного интеллекта // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Машиностроение». 2017. № 1 (112). C. 62-72. https://doi.org/10.18698/0236-3941-2017-1-62-72.Serdyukov V.I., Serdyukova N.A., Shishkina S.I. Increase in product uptime by using elements of artificial intelligence. Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Ser. Mashinostroenie. 2017; 1(112): 62-72. https://doi.org/10.18698/0236-3941-2017-1-62-72 (In Rus.)Волочков И.В. Эволюционное моделирование в процессе принятия решений // Экономика и предпринимательство. 2020. № 2 (115). С. 897-901. EDN: HEUCXV.Volochkov I.V. Evolutionary modeling in decision making. Ekonomika i predprinimatel’stvo. 2020; 2 (115): 897-901. (In Rus.)Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. The MIT Press, Cambridge, 1992. 211 p.Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. The MIT Press, Cambridge, 1992. 211 p. ISBN0262581116.Доронин В.А. Применение генетического алгоритма для оптимизации складских запасов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах: Материалы конференции. М.: Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ. 2006. № 9. С. 117-123. EDN: YNWXQV.Doronin V.A. Application of a genetic algorithm for inventory optimization. Novye informatsionnye tekhnologii v avtomatizirovannykh sistemakh: Materialy konferentsii. 2006; 9: 117-123. (In Rus.)Periaux J., Chen H.Q., Mantel B., Sefrioui M., Sui H.T. Combining game theory and genetic algorithms with application to DDM-nozzle optimization problems. Finite Elements in Analysis and Design. 2001; 37 (5): 417-429. https://doi.org/10.1016/S0168-874X(00)00055-X.Periaux J., Chen H.Q., Mantel B., Sefrioui M., Sui H.T. Combining game theory and genetic algorithms with application to DDM-nozzle optimization problems. Finite Elements in Analysis and Design. 2001; 37(5): 417-429. https://doi.org/10.1016/S0168-874X(00)00055-X

The authors declare that there are no conflicts of interest present.