Оптимізація витрат на ремонт локомотивів на основі прогнозування та моделювання сценаріїв відмов вузлів

Abstract

UA: У статті розглянуто проблему оптимізації витрат на ремонт локомотивів в умовах зростання вартості матеріалів, енергоресурсів, запасних частин та обмеженості ремонтних ресурсів. Обґрунтовано доцільність використання прогнозування технічного стану та моделювання сценаріїв відмов вузлів локомотивів як інструменту підвищення економічної ефективності ремонтної системи. Запропоновано економіко-математичний підхід, який поєднує оцінювання імовірності відмов основних вузлів локомотива, розрахунок очікуваних витрат за альтернативними сценаріями ремонту та вибір економічно доцільного варіанта за умови забезпечення нормативного рівня надійності й допустимого часу простою. Розроблена модель дозволяє враховувати витрати на матеріали, оплату праці, електроенергію, логістичне забезпечення, втрати від простою, а також ризики повторних відмов після ремонту.

EN: The article examines the problem of optimizing locomotive repair costs under conditions of rising prices for materials, energy and spare parts, as well as limited repair capacities. It is shown that the traditional normative approach to repair planning does not always ensure efficient use of resources, because it insufficiently reflects the actual technical condition of locomotive components, failure probability and the consequences of repeated breakdowns. Therefore, technical condition forecasting and failure scenario modeling are proposed as tools for improving the economic efficiency of the repair system. An economicmathematical approach is developed that combines estimation of failure probabilities for major components, calculation of expected costs for alternative repair scenarios and selection of the most feasible option while maintaining the required level of reliability and acceptable downtime. The model takes into account material costs, labor, energy consumption, logistics, downtime losses and risks of repeated failures after repair. A hypothetical example shows that the transition from a normative repair scheme to scenariobased planning can reduce total repair costs by 12–18%, depending on failure structure and component condition. Practical recommendations are proposed for implementation at locomotive depots, including digital defect accounting, accumulation of historical failure data, classification of components by criticality and integration of predictive analytics into repair planning. The results confirm the expediency of combining technical diagnostics with economic evaluation in order to support repair decisions and improve the allocation of limited maintenance resources. The approach may be used for current and medium repair planning in depots too. It also supports prioritization of critical assemblies, better distribution of labor and spare parts, reduction of unproductive downtime and more justified scheduling of preventive and restorative interventions in locomotive depots. It also reinforces planning control.