Диссертация (1090191), страница 15

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

С одной стороны, достижение объектом предельного состояния до завершения установленного срока эксплуатации, маловероятно. С другойстороны, наступление установленного срока эксплуатации еще не означает, чтообъект достиг предельного состояния, то есть он может продолжать работать ипосле достижения нормативного срока службы.В ходе жизненного цикла продукции ее состояние последовательно изменяетсяв результате производимых на нее воздействий. Вариабельность срока службы всовокупности объектов одной номенклатурной принадлежности обусловлена многостадийностью процессов разрушения, из-за чего с течением времени появляютсяобъекты, находящиеся на разных стадиях износа и, следовательно, имеющие разный риск достижения предельного состояния.

Согласно [63, 147] срок службы конкретного индивидуального объекта зависит от большого числа факторов (качествасырья, материалов, заготовок и полуфабрикатов, от достигнутого уровня технологии и степени стабильности технологического процесса, от уровня технологической дисциплины, интенсивности использования объекта, от выполнения всех требований по хранению, транспортированию и применению объекта по назначению ит.п.), часть которых не может быть проконтролирована, а остальные заданы с тойили иной степенью неопределенности.

Обобщая и группируя эти факторы, можносказать, что высокая вариабельность срока службы обусловлена тремя причинами:– исходной гетерогенностью совокупности объектов из-за разных производителей этих объектов и различных технологий, применяемых при их производстве.Примером могут служить отечественные и импортные автомобили, отличающиеся уровнем надежности и, соответственно, сроком службы;74– вариацией условий среды, в которых эксплуатируются эти объекты – например, агрессивные или щадящие, высоко- или низкотемпературные или оптимальные и т.п.;– случайной (стохастической) природой реализации выхода объектов из эксплуатации.Наблюдаемая высокая вариабельность срока службы свидетельствует о том, чтосрок службы объекта может считаться случайной величиной, что приводит к значительному статистическому разбросу и поэтому к совокупности однородных объектов и их эксплуатации применимо статистическое истолкование вероятности.Мы воспользуемся данным подходом для оценки образования отходов, исходя изстатистической теории надежности и определив как вероятностные характеристикивозраст изделия, срок службы (время жизни), устаревание, скорость выбытия изэксплуатации (скорость образования отходов) и т.д.

Так, с помощью вероятности γ,выраженной в процентах, можно определить гамма-процентный срок службы – календарную продолжительность эксплуатации, в течение которой с вероятностью γобъект не достигнет предельного состояния. Это также даст возможность прогнозирования значения данных показателей на любой определенный момент времени.Так как мы определили, что срок службы объектов (изделий) является случайной величиной, то он имеет среднее значение, отсчитываемое от производствапродукции до достижения ею предельного состояния (снятия с эксплуатации).Этот показатель определяется на основе эмпирических данных путем делениясуммы сроков службы всех объектов на число единиц (отдельных объектов) иможет быть отличным от нормативного срока службы, который, исходя из теориивероятностей, является математическим ожиданием и может использоваться в качестве исходной информации для определения среднего срока службы и другихстатистических параметров, характеризующих долговечность объекта [416].Средние величины показывают не точный период времени (ресурс), который будет эксплуатироваться объект, а характеризуют некоторый центр рассеиваниямоментов времени, вокруг которого (часть раньше, часть позже) будут сниматьсяс эксплуатации объекты данного класса, достигшие предельного состояния.752.2.2 Статистические методыСтатистические методы можно разделить на две группы: основанные на аппроксимации эмпирических зависимостей уравнениями регрессии, либо использующие теоретические законы (функции) распределения случайных величин.При расчете количества ежегодно образующихся отходов необходимо знать,сколько изделий переходит (перейдет) в отходы в определенном году.

Это будетзависеть от продолжительности жизни (срока службы) изделия, возрастной структуры парка изделий, их надежности (безотказности), то есть количества отказов загод [332]. При наличии такой количественной фактической информации можнобыло бы построить, как в актуарной (страховой) практике, таблицы жизни(смертности) с последующей математической обработкой результатов наблюдений, выявить общие закономерности с формулированием рабочих гипотез и построить математическую модель, количественно объясняющую полученные закономерности. Но, так как для получения эмпирических зависимостей при образовании отходов у нас не хватает данных – неизвестно точное количество выбывающих каждый год изделий (объектов) хотя бы одного вида, тем более определенного года выпуска (то есть выборка цензурированная с усеченным массивомданных), то мы в ходе дальнейшей работы воспользуемся подгонкой статистической информации под известные законы распределения для создания математической теории отходообразования на основе теории надежности.При оценке процесса выбытия можно выделить следующие основные особенности:– огромный ассортимент изделий, имеющих большой перечень отличительныхособенностей и индивидуальных свойств – инструменты, машины, вычислительная техника, средства гигиены и т.п.;– многообразие и значительное различие аналогичных изделий и их модификаций (исчисляются сотнями тысяч) и большое число производителей – аккумуляторы, компьютеры и т.п.;76– изменение технических характеристик, количества и качества применяемыхматериалов и функционального назначения изделий в результате техническогопрогресса – ламповые и жидкокристаллические телевизоры, бумажные и виниловые обои, деревянные и пластиковые окна и т.п.;– изменение потребительских приоритетов в сторону более современных, комфортных, безопасных моделей: дисковые телефонные аппараты –>> кнопочныеаппараты –>> сенсорные мобильные устройства;– укорочение жизненного цикла изделий – срок службы сейчас исчисляется недесятилетиями, а несколькими годами – бытовая техника, оргтехника и т.п.;– необходимость учета требований охраны окружающей среды и безопасностиэксплуатации – оборудование должно заменяться на более экологичное, производительное, надежное, энергосберегающее.Практическое значение таких исследований состоит в том, что они открываютвозможности для прогнозирования и управления отходами и – что особенно важно – для поиска путей сокращения их количества.

Нас будет интересовать и пространственное и временное распределение отходов.При выборе закона распределения срока службы объектов (скорости отходообразования) следует руководствоваться следующими методологическими принципами:1. Принцип теоретической обоснованности, когда используются не эмпирические формулы, а зависимости, установленные на основе определенных теоретических представлений.2.

Принцип универсальности – выявленные закономерности должны быть справедливы для самых разных объектов (изделий).3. Принцип достаточной подгонки при минимальном числе параметров – следует применять наиболее общие модели, не использующие многопараметрическиеформулы, то есть не акцентирующие внимания на частностях, свойственных отдельным объектам.4.

Принцип локального описания (на ограниченном возрастном интервале) врамках более общего закона (на всем диапазоне).77Статистический подход к задаче прогнозирования отходообразования, зависящего от срока службы изделия, в свою очередь, зависящего от физической деградации (износа) или морального устаревания продукции в реальных ситуациях,развивается на основе вероятностных моделей. Для целей проводимого анализа, впроцессе генерализации данных, различные силы, вызывающие выбытие, отделяются от конкретного вида изделия, подлежащего анализу, что позволяет применить их к различным видам изделий, не идентифицируя последние. Так как в случае укрупненных оценок (оценок «потоком») требуется рассматривать большиемассивы изделий (оборудования, машин и т.п.), то необходимо создание упрощенных технологий, менее трудоемких и использующих минимум исходной информации об объекте исследования. Этим требованиям отвечают также технологии определения срока службы, опирающиеся на модели линейного или экспоненциального износа.Разработка математической модели должна начинаться с отбора небольшогоколичества отходоообразующих факторов.Для того чтобы определить скорость отходообразования, нужно оценить срокслужбы продукции.

Нормативный срок можно взять из технической документации для каждого изделия. При этом необходимо учесть, что время службы многихизделий, с одной стороны, превышает средний срок эксплуатации, а с другой стороны, они морально устаревают и списываются (выбрасываются) до достиженияполного физического износа. Кроме того, сегодня производители не стремятсявыпускать долгоживущую продукцию – весь рынок потребительских товаров нацелен на то, чтобы поощрять покупательский спрос на новые товары, а это будетвозможно не только из-за агрессивной рекламы, но и из-за того, что изделия будутслужить ровно столько, сколько оговорено в сопроводительной технической документации. Сейчас понятие «качественная вещь» означает хорошее выполнениеизделием его функций, а не ее долголетие и что «она еще моим внукам послужит».

При интенсивной эксплуатации фирменный айфон служит не дольше китайских гаджетов, но им очень легко и удобно управлять, без дополнительныхусилий, прикосновений и т.п.78В качестве примеров превышения сроков эксплуатации можно привести оборудование в энергетике с истекшим сроком службы, доля которого соответствует1 % от общей установленной мощности генерирующих объектов РФ [511], строительную технику, где минимальный удельный вес машин с истекшим срокомслужбы составлял в 2013 году 31,2 % (у экскаваторов), а максимальный – 66,3 %(у кранов на гусеничном ходу) [301], или станки еще довоенного германскогопроизводства, которые работают и сейчас, и т.п. На сегодняшний день, согласнобухгалтерской отчетности, средний возраст оборудования составляет более 23 лет(рисунок 2.1), причем действительное его физическое состояние неизвестно [522].Машины и оборудование могут сохранять 15–40 % своего ресурса и по истечениинормативного срока эксплуатации [416].

Характеристики

Список файлов диссертации