Ефективне функціонування технологічного процесу виробництва продукції тваринництва шляхом підвищення рівня надійності техніки

Abstract

UK: У статті розглянуто розроблену математичну залежність для визначення потреби тваринницької техніки в запасних частинах із змінними факторами: кількість однакових деталей на одній машині; кількість однакових машин; закон розподілу ресурсу деталей та його параметри; точність визначення параметрів розподілу, яка включає розмір статистичної вибірки і довірчу ймовірність; час прогнозу, яка дозволить забезпечити споживачів достатньою кількістю запасних частин задля підтримання техніки в працездатному стані і якісному виконанню усіх агрозоотехнічних операцій відповідно до вимог технологічного процесу, враховуючи особливість функціонального призначення та експлуатації засобів механізації і електрифікації на тваринницьких фермах, що полягає у забезпеченні безперервності біотехнічного зв’язку у тваринництві: оператор – машина – тварина – навколишнє середовище. Наведено залежність для визначення коефіцієнта потреби в запасних частинах, який містить чотири змінні величини, дві з яких – параметри форми і масштабу двопараметричних розподілів. З метою одержання кінцевих рішень і можливості інтерпретації одержаних результатів у вигляді графічних залежностей, двопараметричний розподіл Вейбулла приведено до однопараметричного виду, що полягає в штучному способі передачі параметра масштабу через параметр форми розподілу, а потокового часу напрацювання – через середнє значення ресурсу. Приведено порядок визначення часу прогнозу та співвідношення для розрахунку функції відмов при умові приведення двопараметричних розподілів до однопараметричного виду. Отримано графічні залежності середнього ресурсу від параметрів масштабу і форми при розподілі Вейбулла, приведення масштабу форми розподілу Вейбулла до різних позначень та залежність коефіцієнтів двобічних довірчих меж від параметра форми розподілу Вейбулла і обсягу вибірки при довірчій імовірності рівній 0,9. RU: В статье рассмотрено разработанную математическую зависимость для определения потребности животноводческой техники в запасных частях с переменными факторами: количество одинаковых деталей на одной машине; количество одинаковых машин; закон распределения ресурса деталей и их параметры; точность определения параметров распределения, которая включает размер статистической выборки и доверительную вероятность; время прогноза, которая позволит обеспечить потребителей достаточным количеством запасных частей для поддержания техники в работоспособном состоянии и качественному выполнению всех агрозоотехнических операций в соответствии с требованиями технологического процесса, учитывая особенность функционального назначения и эксплуатации средств механизации и электрификации на животноводческих фермах, которая заключается в обеспечении непрерывности биотехнической связи в животноводстве: оператор – машина – животное – окружающая среда. Приведена зависимость для определения коэффициента потребности в запасных частях, содержащего четыре переменные величины, две из которых - параметры формы и масштаба двухпараметрических распределений. С целью получения конечных решений и возможности интерпретации полученных результатов в виде графических зависимостей, двухпараметрическое распределение Вейбулла приведены в однопараметрическому виду, что заключается в искусственном способе передачи параметра масштаба через параметр формы распределения, а потокового времени наработки - через среднее значение ресурса. Приведены порядок определения времени прогноза и соотношения для расчета функции отказов при условии приведения двухпараметрических распределений к однопараметрическому виду. Получены графические зависимости среднего ресурса от параметров масштаба и формы при распределении Вейбулла, приведения масштаба формы распределения Вейбулла к различным обозначениям и зависимость коэффициентов двусторонних доверительных границ от параметра формы распределения Вейбулла и объема выборки при доверительной вероятности равной 0.9. EN: In paper the developed mathematical dependence for determining the needs of livestock machinery in spare parts with variable factors is considered: the number of identical parts on the same machine; number of identical machines; the law of distribution of the resource of the parts and its parameters; the accuracy of determining the distribution parameters, which includes the size of the statistical sample and the confidence probability; forecasting time, which will provide consumers with a sufficient number of spare parts in order to maintain the equipment in working condition and qualitative performance of all agro-technical operations in accordance with the requirements of the technological process, taking into account the feature of the functional purpose and operation of mechanization and electrification facilities in livestock farms, consisting of ensuring the continuity of biotechnical connection in livestock: operator – machine – animal – environment. The dependence for determining the need for spare parts coefficient, which contains four variables, two of which are the parameters of the form and scale of twoparameter distributions, is given. In order to obtain final solutions and the possibility of interpreting the results obtained in the form of graphical dependencies, the two-parameter distribution of Weibull is reduced to a one-parameter type, consisting of an artificial method of transmitting the parameter of scale through the parameter of the form of distribution, and the flow time of the output – through the average value of the resource. The order of determination of the forecast time and the ratio for the calculation of the bounce function is given with the condition of bringing the two-parameter distributions to one-parameter type. The graphic dependences of the average resource on the scale and form parameters in the Weibull distribution, the scale of the Weibull distribution form to different notations, and the dependence of the coefficients of the two-way verifiers between the form of the Weibull distribution and the sample size with a confidence probability equal to 0.9 are obtained.