Reduction of specific downtime of logging equipment in maintenance and repair

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the relevant tasks of scientific research related to the systematic analysis of technical and economic aspects of machines manufacture and operation is to determine their optimal durability. Machine durability affects depreciation rates and the cost ratio planning for new machines and spare parts manufacture. Currently, there is a tendency to increase the optimal service life of machines of the timber industry complex based on the development and provision of scientifically sound standards for resource realization, normalization of cost ratios between the areas of logging equipment manufacture and operation, as well as on the current expenditure of material, labor and money. Thus, extra expenses might be avoided and maximum realization of machine reliability properties with minimal operating costs might be ensured. In this regard, the analysis of existing methods for determining optimal durability is of great importance to improve the efficiency of logging equipment service on the basis of its normalization, forecasting, and customizing to individual timber enterprises operation. The purpose of the work is to improve the processes of maintaining operability and increasing the reliability of parts and assemblies of logging and timber transport machines during operation by reducing the specific downtime of the machine caused by failures and malfunctions. The article presents a mathematical justification of the influence of technological machines resource dependence on the level of total cost per unit. The mathematical model presents a methodology for identifying objectively available reserves and developing scientifically-based measures to improve the reliability of logging and forest transportation equipment as a result of improving the processes of maintaining its operability and optimizing the power of the subsystem.

About the authors

Vadim Yurievich Bukreev

Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great

Email: vadimbukreev@gmail.com

Vyacheslav Gennadievich Kozlov

Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great

Email: vya-kozlov@yandex.ru

Alexey Vasilievich Skrypnikov

Voronezh State University of Engineering Technologies

Email: skrypnikovvsafe@mail.ru

Andrey Yu. Manukovsky

Voronezh State Forestry University named after G. F. Morozov

Email: mayu1964@mail.ru

References

  1. Букреев В. Ю., Козлов В. Г., Скрыпников А. В., Бойков П. А., Левушкин Д. М., Бурмистров В. А. Влияние технологических факторов на предельно допустимую плотность тока и толщину осадка при восстановлении корпусных деталей // Строительные и дорожные машины. 2022. № 1. С. 40—48.
  2. Комаров В. А., Григорьев А. В. Анализ свойств упрочнённых поверхностей деталей узлов ремонтно-технологического оборудования // Тракторы и сельхозмашины. 2012. № 10. С. 44—46.
  3. Инженерные методы повышения надёжности машин и технологического оборудования / И. Н. Кравченко, А. И. Адилходжаев, В. И. Кондращенко, М. Н. Ерофеев, С. А. Величко. Ташкент, 2021.
  4. Прибылов Д. О., Колотов А. С. Повышение эксплуатационной надёжности транспортно-технологических машин // Наука молодых — будущее России: Сб. науч. ст. 6-й Междунар. науч. конф. перспективных разработок молодых учёных. Курск, 2021. С. 160—163.
  5. Komarov V. A., Nuyanzin E. A., Burlankov S. P., Sedova N. V., Burlankov P. S. Formation of professional competencies in agro-engineering areas of training in National Research University // International Journal of Management. 2020. Vol. 11, issue 9. P. 336—344.
  6. Henner E. K. Professional knowledge and professional competencies in higher education // Obrazovaniye i nauka = Education and Science. 2018. No. 20 (2). P. 9—31. (In Russ., abstract in Eng.). doi: 10.17853/1994-5639-2018-2-9-31.
  7. Oleinik V. V., Samoilenko A. N., Batsurovskaya I. V., Dotsenko N. A. Formation of professional competencies of future agricultural engineers in a computer-oriented environment of higher education institutions // Informatsionnyye tekhnologii i sredstva obucheniya = Information technologies and teaching aids. 2018. No. 68 (6). P. 140—154. Available from: https://elibrary.ru/item.asp?id=36762568 (accessed 27.01.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
  8. Kovalev I., Loginov V., Zelenkov P. Practice-oriented model of engineering education // Turkish Online Journal of Educational Technology. 2016. P. 231—238. Available from: https://elibrary.ru/item.asp?id=29466230 (accessed 28.01.2020). (In Eng.)
  9. Ilyashenko L. K., Vaganova O. I., Smirnova Z. V., Prokhorova M. P., Gladkova M. N. Forming the competence of future engineers in the conditions of context training // International Journal of Mechanical Engineering and Technology. 2018. No. 9 (4). P. 1001—1007. Available from: https://elibrary.ru/item.asp?id=35479617 (accessed 28.01.2020). (In Eng.)
  10. Vaganova O. I., Bulaeva M. N., Shagalova O. G. Methods and technologies of education in practice-oriented learning // Azimut nauchnykh issledovaniy: Pedagogika i psikhologiya = Azimuth of scientific research: Pedagogy and psychology. 2019. No. 8 (1). P. 289—292. (In Russ., abstract in Eng.). doi: 10.26140/anip-2019-0801-0071. (In Eng.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2022 Bukreev V.Y., Kozlov V.G., Skrypnikov A.V., Manukovsky A.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».